#Introducción
Presentación de la clase
Esta clase está destinada a profundizar los conocimientos del paquete tidyverse mediante ejercicios vinculados al análisis de la precariedad laboral y el procesamiento de microdatos provenientes de encuestas de hogares. Luego de esta sección introductoria, el encuentro se organizará en 3 ejercicios:
El primer ejercicio consistirá en la utilización del paquete eph para la descarga de una base de microdatos de la encuesta y el armado de indicadores de precariedad laboral, cruzados con otras variables de la base individual.
Para el segundo utilizaremos bases de datos provenientes de distintos países para realizar comparaciones internacionales sobre estimaciones de la precariedad y la informalidad laboral
El tercer ejercicio utilizará las bases de datos del proyecto Precariedad Mundial para hacer más estimaciones de comparación internacional.
Trabajar con encuestas de hogares
En los Estudios del Trabajo se suele utilizar microdatos provenientes de encuestas de hogares. Estas encuestas son una herramienta para obtener información detallada sobre las características socioeconómicas, demográficas y laborales de las personas que forman parte de los hogares de un país o región. Las encuestas se realizan sobre una muestra de hogares representativa de la población general y suelen ser llevadas a cabo por organismos oficiales de estadística. Su publicación suele hacerse a nivel de personas (donde cada fila del dataframe representa una persona del hogar), aunque también puede haber una publicación a nivel complementaria a nivel de los hogares. Si bien las encuestas de hogares tienden a homogeneizarse entre sí, todavía persisten distintos criterios sobre temas como el área de cobertura, las preguntas que se realizan o los clasificadores utilizados, entre otros tantos aspectos. Por ello gran parte del trabajo con los microdatos se realiza junto a un Diseño de Registro, que funciona como un ‘diccionario’ sobre las variables del dataframe. En ese documento se indican las preguntas y respuestas relacionadas a cada variable y los valores que éstas toman.
Estimaciones sobre precariedad e informalidad laboral
Cuando trabajamos con estadísticas laborales, muchas veces queremos
encontrar la expresión empírica de ideas, categorías o conceptos en las
características de la población estudiada. Al proceso de ‘bajar’ esas
ideas a mediciones o indicadores se lo llama operacionalización. Como
las encuestas de hogares muchas veces no tienen el mismo diseño, es
nuestra tarea elegir qué preguntas/variables vamos a tomar en
consideración. A lo largo de esta clase vamos a trabajar con dos
conceptos muy utilizados en los estudios laborales: la precariedad y la
informalidad. Muy sintéticamente hablando, la precariedad
laboral son situaciones de empleo endeble que implican una
inseguridad o riesgo para la persona que trabaja. La forma de medir la
incidencia de los empleos precarios se basa en clasificar a las personas
ocupadas según si su relación laboral se aleja o no del ‘tipo ideal’ de
empleo protegido (con contrato legal, por tiempo indeterminado, tiempo
completo, con seguridad social, seguro médico, vacaciones pagas, etc.).
En Argentina, por ejemplo, la precariedad se suele medir según la falta
de contribuciones al sistema previsional. Por su parte, el
sector informal hace referencia una característica
típica de los mercados de trabajo latinoamericanos, donde es muy
extendido el empleo en actividades simples, en establecimientos pequeños
y de muy baja productividad. Según la definición ‘clásica’ del Sector
Informal Urbano del PREALC-OIT el sector informal son actividades con
poco capital, baja escala y baja tecnología, generalmente realizadas en
unidades productivas unipersonales. Cuando existe la contratación de
mano de obra, ésta generalmente se basa en relaciones familiares o
personales, ya que la relación asalariada no se encuentra plenamente
extendida en este sector. Pero ahora ¿Cómo se operacionaliza esto? Hay
muchos criterios y formas de medir la informalidad. Este es un ejemplo
de criterios para clasificar a una persona como integrante del Sector
Informal: -Asalariado/a en establecimientos de hasta 5 personas
-Cuentapropistas no profesionales (con ocupación de baja
calificación)
-Trabajador/a familiar sin salario
-Patrones no profesionales en establecimientos de hasta 5 personas
Ejercicio 1 - Precariedad en EPH
Antes de empezar con los ejercicios, cargamos las librarys en nuestro entonrno de trabajo.
library(tidyverse)
library(openxlsx)
library(eph)Listado de variables a utilizar
Una opción recomendable a la hora de trabajar con la EPH (u otras bases de microdatos de muchas variables) es operar sobre objetos que solo contengan las variables que son específicamente de nuestro interés. Para ello, aquí creamos un vector con un listado de variables a utilizar.
variables <- c("CODUSU","NRO_HOGAR","COMPONENTE","ANO4","TRIMESTRE", "AGLOMERADO","CH03","CH04","CH06","ESTADO","CAT_OCUP","CAT_INAC","PP04A", "PP04B_COD","PP07H","P21","P47T","PONDERA","PP04D_COD","PP04C", "PP07A","PP07C","PP05B2_ANO","PP04B3_ANO","PP07E","NIVEL_ED","PONDIIO","PP04C","PP03G","PP3E_TOT") Paquete EPH
El paquete eph tiene por objecto facilitar el trabajo de usuaries de la Encuesta Permanente de Hogares. El mismo incluye funciones para facilitar la descarga e importación de las bases de datos, etiquetado automático de las variables, clasificación de las variables de ocupación y ramas de actividad, entre otras.
Usaremos aquí en primera instancia la función get_microdata(), que nos permitirá rapidamente importar una base de datos alojada en un repositorio de Github. Levantamos la base individual del primer trimestre de 2019, usando también el parametro vars que nos permite específicar únicamente las variables que nos interesan conservar de la base.
eph_2019_t1 <-eph::get_microdata(year = 2019, period = 1, vars = variables)Creando categorías para el análisis de la precariedad laboral
Un primer paso típico a la hora de procesar la encuesta es crear un nuevo objeto nuevo en el cual (luego de aplicar los filtros de interés) añadiremos variables que conforman nuestras categorías de análisis.
En este caso, crearemos variables que identifiquen a la población según:
- Máximo nivel educativo alcanzado
- Tamaño de establecimiento
- Percepción de descuento jubilatorio
- Trabajo a tiempo parcial o completo
- Trabajo con duración establecida
asalariados_2019_t1 <- eph_2019_t1 %>%
filter(ESTADO == 1, CAT_OCUP == 3) %>% # Ocupados asalariados
mutate(
nivel.ed = factor(
case_when(NIVEL_ED %in% c(7,1,2,3) ~ "Menor a Secundaria",
NIVEL_ED %in% c(4,5) ~ "Secundaria Completa",
NIVEL_ED == 6 ~ "Superior Completo",
TRUE ~ "Ns/Nr"),
levels = c("Menor a Secundaria","Secundaria Completa","Superior Completo")),
tamanio.establec = factor(
case_when(PP04C %in% 1:6 ~ "Pequeño",
PP04C %in% 7:8 ~ "Mediano",
PP04C %in% 9:12 ~ "Grande",
PP04C %in% 99 ~ "Ns/Nr"),
levels = c("Pequeño","Mediano","Grande","Ns/Nr")),
descuento_jubil = case_when(PP07H == 1 ~ "Si",
PP07H == 2 ~ "No"),
part.time.inv = case_when(PP3E_TOT < 35 & PP03G == 1 ~ "Si",
TRUE ~ "No"),
tiempo.determinado = case_when(PP07C == 1 ~ "Si",
TRUE ~ "No"))De manera muy sencilla, la función calculate_tabulates nos parmite rápidamente obtener tabulados univariados y bivariados de nuestras categorías de interés.
calculate_tabulates(base = asalariados_2019_t1,
x = "descuento_jubil",
weights = "PONDERA")## descuento_jubil Freq
## 1 No 3118028
## 2 Si 5784961Si queremos ver el cruce por grupos de nivel educativo…
calculate_tabulates(base = asalariados_2019_t1,
x = "descuento_jubil",
y = "nivel.ed",
add.totals = "both",
weights = "PONDERA")## # A tibble: 3 × 5
## `descuento_jubil/nivel.ed` `Menor a Secundaria` `Secundaria Completa`
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 No 1543729 1253626
## 2 Si 1312139 2601298
## 3 Total 2855868 3854924
## # ℹ 2 more variables: `Superior Completo` <dbl>, Total <dbl>El parámetro add.percentage nos permite calcular los
porcentajes, según filas (add.percentage = "row") o
columnas (add.percentage = "col").
En este caso, si nos interesa ver la tasa de informalidad (típicamnete
calculada según la percepción de descuentos jubilatorios) por nivel
educativo, debemos calcular los porcentajes a nivel de columnas. Como es
esperable, a mayor nivel educativo es mayor el porcentaje de lxs
asalariadxs que percibe descuentos jubilatorios
calculate_tabulates(base = asalariados_2019_t1,
x = "descuento_jubil",
y = "nivel.ed",
add.percentage = "col",
weights = "PONDERA") ## VER: ME DA ERROREjercicio 1 ¿Como calcularíamos la proporción de asalariados con trabajos de duración determinada en cada uno de los grupos de tamaño de establecimiento?
#Ejercicio 1Co-ocurrencia de fenomenos
Consideremos las siguiente tres variables como expresiones que hacen
a la precariedad laboral entre los asalariados:
- la falta de descuentos jubilatorios
- El empleo de jornada part-time involuntario
- El empleo por tiempo determinado
asalariados_2019_t1_signos<- asalariados_2019_t1 %>%
mutate(signos.precariedad = ifelse(descuento_jubil == "No",yes = 1,no = 0)+
ifelse(part.time.inv == "Si",yes = 1,no = 0)+
ifelse(tiempo.determinado == "Si",yes = 1,no = 0))Una vez que clasificamos a la población podemos hacer un resumen de la cantidad de personas que se ve afectada por
asalariados_2019_t1_signos %>%
group_by(signos.precariedad) %>%
summarise(Poblacion = sum(PONDERA))## # A tibble: 4 × 2
## signos.precariedad Poblacion
## <dbl> <int>
## 1 0 5332532
## 2 1 2295304
## 3 2 1051643
## 4 3 223510Ejercicio 3. Calcular la proporción de asalariados con al menos un signo de precariedad laboral utilizando el repositorio
precariedad.mundial
#Ejercicio 2Ejercicio 2 - Precariedad Mundial
Comenzamos por importar base_homogenea.RDS que contiene la información homogeneizada proveniente de las encuestas de hogares de distintos países y el archivo metadata.xlsx que describe las variables disponibles en dicha base y los valores que adquieren en caso de ser variables categóricas.
# Para leer directo desde github
# preca_mundial<- readRDS(gzcon(url("https://github.com/ceped-fce-uba/precariedad.mundial/raw/master/base_homogenea.RDS?download=")))
# Lectura desde las carpetas del curso
preca_mundial<- readRDS("fuentes/base_homogenea.RDS")
metadata_preca<- openxlsx::read.xlsx("fuentes/Metadata.xlsx",sheet = 1)Inspeccionamos la base rápidamente
preca_mundial %>% sample_n(15)## PAIS ANO PERIODO WEIGHT SEXO EDAD CATOCUP COND
## 1 Suecia 2018 1 60.3700 Varon 32 Asalariado <NA>
## 2 Estados Unidos 2019 2019 - 3 390.4200 Varon 39 Asalariado Ocupado
## 3 Colombia 2019 Mayo - 2019 159.4202 Varon 54 Cuenta propia Ocupado
## 4 Brasil 2019 3 397.4381 Varon 35 Cuenta propia <NA>
## 5 Francia 2018 1 0.0000 Varon 27 Asalariado <NA>
## 6 Italia 2018 1 39.5500 Varon 62 Asalariado <NA>
## 7 Francia 2018 1 0.0000 Varon 32 Asalariado <NA>
## 8 México 2019 119 97.0000 Mujer 37 Asalariado Ocupado
## 9 Reino Unido 2018 1 1189.5700 Mujer 22 Asalariado <NA>
## 10 Alemania 2017 1 149.7525 Mujer 37 Asalariado <NA>
## 11 Uruguay 2019 1 35.0000 Varon 42 Cuenta propia <NA>
## 12 Alemania 2017 1 115.0150 Mujer 67 Asalariado <NA>
## 13 Suecia 2018 1 24.2675 Varon 52 Cuenta propia <NA>
## 14 Brasil 2019 1 170.7405 Mujer 19 Asalariado <NA>
## 15 Peru 2019 3 891.6344 Mujer 53 Asalariado <NA>
## SECTOR PRECAPT EDUC PRECAREG PRECATEMP PRECASEG TAMA CALIF
## 1 Priv 0 Secundaria NA 0 NA Grande Media
## 2 Priv 1 Terciaria NA NA NA Grande Alta
## 3 Priv 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Baja
## 4 Priv 0 Secundaria NA NA 1 Pequeño Alta
## 5 Priv 0 Secundaria NA 0 NA Grande Alta
## 6 Priv 0 Primaria NA 0 NA Pequeño Media
## 7 Priv 0 Secundaria NA 0 NA Grande Media
## 8 Priv 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media
## 9 Priv 0 Secundaria NA 0 NA Mediano Alta
## 10 Pub 0 Terciaria NA 0 NA Mediano Alta
## 11 Priv 1 Primaria NA NA 1 Pequeño Media
## 12 Priv 0 Secundaria NA 0 NA Grande Baja
## 13 Priv 0 Terciaria NA 0 NA Pequeño Alta
## 14 Priv 0 Primaria 0 NA 0 Pequeño Media
## 15 Pub 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja
## ING WEIGHT_W PPA ING_PPA
## 1 NA NA 9.2820317 NA
## 2 NA NA 1.0000000 NA
## 3 4000000.0000 NA 1271.3833932 3146.1792
## 4 260.0000 NA 2.2349049 116.3360
## 5 NA NA 0.7694115 NA
## 6 1599.3399 NA 0.7230045 2212.0747
## 7 NA NA 0.7694115 NA
## 8 2580.0000 NA 9.0812985 284.1003
## 9 NA NA 0.7458070 NA
## 10 4445.7835 NA 0.7429146 5984.2456
## 11 4000.0000 NA 25.5489135 156.5624
## 12 263.3854 NA 0.7429146 354.5298
## 13 NA NA 9.2820317 NA
## 14 4000.0000 NA 2.2349049 1789.7853
## 15 1044.0000 NA 1.7285784 603.9645Si observamos algunos casos al azar, seguramente notemos que existen muchos NA (Not Available, también llamados missing values) en las distintas variables de la base de datos. Específicamente, eso ocurre en gran medida en las variables que tienen que ver con la precariedad laboral, ya que en muchos países la información provista en las encuestas de hogares resulta insuficiente para construir tales indicadores.
preca_seg_paises <- preca_mundial %>%
group_by(PAIS,PRECASEG) %>%
summarise(casos_ponderados = sum(WEIGHT)) %>% # Casos (ponderados) de PRECASEG por PAIS
group_by(PAIS) %>%
mutate(porcentaje = casos_ponderados/sum(casos_ponderados), # Proporcíon de PRECASEG (0,1 y NA) por PAIS
porcentaje = scales::percent(porcentaje)) # Transformo a % ## `summarise()` has grouped output by 'PAIS'. You can override using the
## `.groups` argument.preca_seg_paises## # A tibble: 52 × 4
## # Groups: PAIS [30]
## PAIS PRECASEG casos_ponderados porcentaje
## <chr> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Alemania NA 42206274. 100%
## 2 Argentina 0 22984274 47.69%
## 3 Argentina 1 12426511 25.78%
## 4 Argentina NA 12783547 26.53%
## 5 Austria NA 4337190. 100%
## 6 Bolivia 0 4760003. 32%
## 7 Bolivia 1 10167077. 68%
## 8 Brasil 0 234863739. 63%
## 9 Brasil 1 138693782. 37%
## 10 Bulgaria NA 3152662. 100%
## # ℹ 42 more rowsSi tomemamos, por ejemplo, la variable PRECASEG, podemos notar que en países europeos tenemos NA en todos los casos (ya que no existe pregunta vinculada a la cobertura en la seguridad social en la encuesta). En cambio, en Argentina tenemos un bajo de porcentaje de NA, pero que obedece a otra razón (dicha variable corresponde sólo a trabajadores asalariados)
Trabajando con valores NA
Una forma usual de desechar los casos con valores missing es aplicar
dentro de un filtro la función is.na(). En
concreto, podemos descartar aquellos casos NA
anteponiendo a dicha función el caracter
!.
En este caso, al eliminar los NA podemos observar, cual es el porcentaje de precariedad laboral por falta de cobertura social (entre los trabajadores a los que aplica dicha pregunta sólo en los países que relevan dicha información)
preca_seg_sin_na <- preca_mundial %>%
filter(!is.na(PRECASEG)) %>%
group_by(PAIS,PRECASEG) %>%
summarise(casos_ponderados = sum(WEIGHT)) %>%
group_by(PAIS) %>%
mutate(porcentaje = casos_ponderados/sum(casos_ponderados),
porcentaje = scales::percent(porcentaje)) ## `summarise()` has grouped output by 'PAIS'. You can override using the
## `.groups` argument.preca_seg_sin_na## # A tibble: 28 × 4
## # Groups: PAIS [14]
## PAIS PRECASEG casos_ponderados porcentaje
## <chr> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Argentina 0 22984274 65%
## 2 Argentina 1 12426511 35%
## 3 Bolivia 0 4760003. 32%
## 4 Bolivia 1 10167077. 68%
## 5 Brasil 0 234863739. 63%
## 6 Brasil 1 138693782. 37%
## 7 Chile 0 5075274. 83%
## 8 Chile 1 1022703. 17%
## 9 China 0 68431433. 67%
## 10 China 1 33064966. 33%
## # ℹ 18 more rowsSumando desagregaciones
Al ejemplo anterior podemos desagregarlo por la variable
SEXO, simplemente añadiendola dentro de los
group_by() y observar así las brechas en la incidencia de
la precariedad en varones y mujeres en cada uno de los países
preca_seg_sexo <- preca_mundial %>%
filter(!is.na(PRECASEG)) %>%
group_by(PAIS,SEXO,PRECASEG) %>%
summarise(casos_ponderados = sum(WEIGHT)) %>%
group_by(PAIS,SEXO) %>%
mutate(porcentaje = casos_ponderados/sum(casos_ponderados),
porcentaje = scales::percent(porcentaje)) ## `summarise()` has grouped output by 'PAIS', 'SEXO'. You can override using the
## `.groups` argument.preca_seg_sexo## # A tibble: 56 × 5
## # Groups: PAIS, SEXO [28]
## PAIS SEXO PRECASEG casos_ponderados porcentaje
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Argentina Mujer 0 10105210 63%
## 2 Argentina Mujer 1 5956187 37%
## 3 Argentina Varon 0 12879064 67%
## 4 Argentina Varon 1 6470324 33%
## 5 Bolivia Mujer 0 1753262. 26%
## 6 Bolivia Mujer 1 4943655. 74%
## 7 Bolivia Varon 0 3006741. 37%
## 8 Bolivia Varon 1 5223423. 63%
## 9 Brasil Mujer 0 105670340. 64%
## 10 Brasil Mujer 1 58482003. 36%
## # ℹ 46 more rowsSelection helpers
A la hora de escalar nuestros procedimientos, para aplicar una misma operación a distintas variables de una base de datos, tidyverse cuenta con un conjunto de herramientas denominado Selection language. Estas herramientas permiten identificar el conjunto de columnas de las bases de datos que cumplen una determinada condición.
starts_with()
Por ejemplo, starts_with() nos permite especificar aquellas columnas cuyo nombre comienza con un determinado patrón de texto:
preca_select <- preca_mundial %>%
select(PAIS,WEIGHT,starts_with("PRECA"))
preca_select## PAIS WEIGHT PRECAPT PRECAREG PRECATEMP PRECASEG
## 1 Argentina 108 0 1 0 1
## 2 Argentina 141 0 NA NA NA
## 3 Argentina 221 0 1 0 1
## 4 Argentina 309 0 NA NA NA
## 5 Argentina 309 0 0 0 0
## 6 Argentina 88 0 0 0 0
## 7 Argentina 577 0 1 NA 1
## 8 Argentina 332 0 0 0 0
## 9 Argentina 183 0 1 NA 1
## 10 Argentina 183 0 1 NA 1
## 11 Argentina 324 0 0 0 0
## 12 Argentina 302 0 1 NA 1
## 13 Argentina 302 0 0 0 0
## 14 Argentina 304 0 1 0 1
## 15 Argentina 304 0 NA NA NA
## 16 Argentina 336 0 1 0 1
## 17 Argentina 336 0 NA NA NA
## 18 Argentina 336 0 NA NA NA
## 19 Argentina 336 0 0 0 0
## 20 Argentina 306 0 NA NA NA
## 21 Argentina 345 0 1 NA 1
## 22 Argentina 345 0 0 0 0
## 23 Argentina 308 0 NA NA NA
## 24 Argentina 308 0 0 0 0
## 25 Argentina 313 0 NA NA NA
## 26 Argentina 115 1 NA NA NA
## 27 Argentina 115 0 0 0 0
## 28 Argentina 210 0 0 0 0
## 29 Argentina 210 0 0 0 0
## 30 Argentina 210 0 0 0 0
## 31 Argentina 210 0 0 0 0
## 32 Argentina 201 0 0 0 0
## 33 Argentina 201 0 0 0 0
## 34 Argentina 203 0 NA NA NA
## 35 Argentina 203 0 1 NA 1
## 36 Argentina 203 0 1 0 1
## 37 Argentina 203 0 NA NA NA
## 38 Argentina 153 0 NA NA NA
## 39 Argentina 230 0 NA NA NA
## 40 Argentina 192 0 0 0 0
## 41 Argentina 192 0 0 NA 0
## 42 Argentina 210 0 1 NA 1
## 43 Argentina 167 0 0 0 0
## 44 Argentina 167 0 0 0 0
## 45 Argentina 210 0 NA NA NA
## 46 Argentina 170 0 1 0 1
## 47 Argentina 198 0 0 0 0
## 48 Argentina 162 0 NA NA NA
## 49 Argentina 162 0 0 0 0
## 50 Argentina 176 0 0 0 0
## 51 Argentina 178 0 NA NA NA
## 52 Argentina 185 0 0 0 0
## 53 Argentina 185 0 0 0 0
## 54 Argentina 191 0 NA NA NA
## 55 Argentina 191 0 0 0 0
## 56 Argentina 163 0 0 0 0
## 57 Argentina 164 0 1 0 1
## 58 Argentina 441 0 0 0 0
## 59 Argentina 408 0 0 NA 0
## 60 Argentina 408 0 0 0 0
## 61 Argentina 408 0 0 0 0
## 62 Argentina 408 0 1 1 1
## 63 Argentina 408 0 NA NA NA
## 64 Argentina 478 1 0 0 0
## 65 Argentina 505 0 1 0 1
## 66 Argentina 505 0 NA NA NA
## 67 Argentina 483 0 0 0 0
## 68 Argentina 483 0 0 1 0
## 69 Argentina 473 1 1 1 1
## 70 Argentina 473 0 1 1 1
## 71 Argentina 473 0 1 0 1
## 72 Argentina 480 0 1 NA 1
## 73 Argentina 480 0 1 1 1
## 74 Argentina 127 0 0 0 0
## 75 Argentina 127 0 0 0 0
## 76 Argentina 127 0 0 0 0
## 77 Argentina 127 1 0 1 0
## 78 Argentina 144 0 0 0 0
## 79 Argentina 127 1 1 NA 1
## 80 Argentina 127 1 1 NA 1
## 81 Argentina 288 0 0 0 0
## 82 Argentina 288 0 0 0 0
## 83 Argentina 293 0 1 NA 1
## 84 Argentina 271 0 0 0 0
## 85 Argentina 271 1 NA NA NA
## 86 Argentina 208 0 0 0 0
## 87 Argentina 208 0 0 0 0
## 88 Argentina 208 0 1 0 1
## 89 Argentina 255 1 1 NA 1
## 90 Argentina 255 0 1 NA 1
## 91 Argentina 302 0 0 0 0
## 92 Argentina 255 0 1 NA 1
## 93 Argentina 255 0 0 0 0
## 94 Argentina 269 0 0 0 0
## 95 Argentina 291 0 0 0 0
## 96 Argentina 255 0 NA NA NA
## 97 Argentina 222 0 NA NA NA
## 98 Argentina 222 1 1 NA 1
## 99 Argentina 222 0 0 0 0
## 100 Argentina 269 0 1 NA 1
## 101 Argentina 271 0 NA NA NA
## 102 Argentina 271 0 1 NA 1
## 103 Argentina 271 0 1 NA 1
## 104 Argentina 250 0 NA NA NA
## 105 Argentina 242 0 NA NA NA
## 106 Argentina 242 0 NA NA NA
## 107 Argentina 263 0 NA NA NA
## 108 Argentina 263 0 NA NA NA
## 109 Argentina 333 0 0 0 0
## 110 Argentina 333 0 0 0 0
## 111 Argentina 307 0 NA NA NA
## 112 Argentina 307 0 1 1 1
## 113 Argentina 304 0 1 0 1
## 114 Argentina 88 0 0 0 0
## 115 Argentina 141 0 1 0 1
## 116 Argentina 141 0 1 NA 1
## 117 Argentina 141 0 0 0 0
## 118 Argentina 44 1 0 0 0
## 119 Argentina 44 0 0 0 0
## 120 Argentina 324 0 0 0 0
## 121 Argentina 274 0 0 0 0
## 122 Argentina 397 0 0 0 0
## 123 Argentina 397 0 0 0 0
## 124 Argentina 353 0 1 NA 1
## 125 Argentina 353 0 1 NA 1
## 126 Argentina 353 0 0 0 0
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## 131 Argentina 336 0 0 0 0
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## 144 Argentina 194 0 0 0 0
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## 170 Argentina 469 0 0 0 0
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## 2000 Argentina 330 0 0 0 0
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## 10373 Argentina 247 0 NA NA NA
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## 10543 Argentina 679 0 0 0 0
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## 10551 Argentina 383 0 NA NA NA
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## 10561 Argentina 464 1 0 0 0
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## 11313 Argentina 125 1 NA NA NA
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## 11322 Argentina 247 0 0 0 0
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## 11325 Argentina 182 0 NA NA NA
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## 12420 Argentina 1305 0 0 0 0
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## 12507 Argentina 1077 0 NA NA NA
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## 12511 Argentina 507 0 NA NA NA
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## 12525 Argentina 747 0 0 1 0
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## 13012 Argentina 634 0 NA NA NA
## 13013 Argentina 634 0 0 0 0
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## 13015 Argentina 598 0 0 0 0
## 13016 Argentina 598 0 0 0 0
## 13017 Argentina 647 0 0 0 0
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## 13019 Argentina 792 0 NA NA NA
## 13020 Argentina 647 0 0 0 0
## 13021 Argentina 647 1 0 0 0
## 13022 Argentina 637 0 1 NA 1
## 13023 Argentina 521 0 NA NA NA
## 13024 Argentina 521 0 NA NA NA
## 13025 Argentina 576 0 1 0 1
## 13026 Argentina 576 0 0 0 0
## 13027 Argentina 294 0 1 1 1
## 13028 Argentina 294 1 1 0 1
## 13029 Argentina 294 1 1 0 1
## 13030 Argentina 545 1 1 NA 1
## 13031 Argentina 571 1 NA NA NA
## 13032 Argentina 414 0 1 0 1
## 13033 Argentina 566 0 0 0 0
## 13034 Argentina 545 0 0 0 0
## 13035 Argentina 545 0 NA NA NA
## 13036 Argentina 545 1 NA NA NA
## 13037 Argentina 532 0 1 1 1
## 13038 Argentina 532 0 0 0 0
## 13039 Argentina 560 0 0 NA 0
## 13040 Argentina 462 0 1 NA 1
## 13041 Argentina 462 0 1 NA 1
## 13042 Argentina 548 0 NA NA NA
## 13043 Argentina 548 1 NA NA NA
## 13044 Argentina 620 0 0 1 0
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## 13050 Argentina 559 0 0 0 0
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## 13053 Argentina 865 0 NA NA NA
## 13054 Argentina 592 0 0 0 0
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## 13065 Argentina 253 0 NA NA NA
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## 13067 Argentina 253 0 0 0 0
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## 13069 Argentina 253 1 NA NA NA
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## 13090 Argentina 255 0 NA NA NA
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## 13109 Argentina 2212 0 0 0 0
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## 13114 Argentina 2334 0 1 NA 1
## 13115 Argentina 2334 0 0 0 0
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## 13124 Argentina 888 0 0 0 0
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## 13136 Argentina 634 0 NA NA NA
## 13137 Argentina 611 0 NA NA NA
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## 13154 Argentina 495 0 0 0 0
## 13155 Argentina 456 1 NA NA NA
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## 13164 Argentina 576 0 0 0 0
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## 13174 Argentina 542 0 NA NA NA
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## 13220 Argentina 731 0 0 0 0
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## 13226 Argentina 1264 0 NA NA NA
## 13227 Argentina 1264 0 0 0 0
## 13228 Argentina 286 1 NA NA NA
## 13229 Argentina 286 1 NA NA NA
## 13230 Argentina 637 0 0 0 0
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## 13232 Argentina 690 1 1 NA 1
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## 13240 Argentina 1200 0 0 0 0
## 13241 Argentina 1200 1 0 0 0
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## 13243 Argentina 1200 0 0 0 0
## 13244 Argentina 1200 0 NA NA NA
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## 13246 Argentina 1277 0 NA NA NA
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## 13275 Argentina 294 1 1 1 1
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## 13337 Argentina 525 1 1 0 1
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## 13353 Argentina 1301 0 NA NA NA
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## 13362 Argentina 1149 0 NA NA NA
## 13363 Argentina 1149 0 NA NA NA
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## 13368 Argentina 747 1 1 NA 1
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## 13377 Argentina 1269 1 NA NA NA
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## 13379 Argentina 735 0 NA NA NA
## 13380 Argentina 559 1 NA NA NA
## 13381 Argentina 559 0 0 0 0
## 13382 Argentina 559 0 0 0 0
## 13383 Argentina 559 0 0 0 0
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## 14164 Argentina 879 1 NA NA NA
## 14165 Argentina 701 0 0 0 0
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## 14167 Argentina 589 0 0 1 0
## 14168 Argentina 589 0 0 0 0
## 14169 Argentina 532 0 NA NA NA
## 14170 Argentina 494 0 0 0 0
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## 14174 Argentina 355 0 1 0 1
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## 14178 Argentina 226 0 NA NA NA
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## 14180 Argentina 139 0 NA NA NA
## 14181 Argentina 256 0 0 0 0
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## 14183 Argentina 293 0 0 0 0
## 14184 Argentina 289 0 1 0 1
## 14185 Argentina 248 0 NA NA NA
## 14186 Argentina 203 0 0 1 0
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## 14210 Argentina 776 0 0 0 0
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## 14220 Argentina 1318 0 1 NA 1
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## 14235 Argentina 438 0 1 NA 1
## 14236 Argentina 438 0 1 NA 1
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## 14238 Argentina 1043 0 NA NA NA
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## 14262 Argentina 620 0 NA NA NA
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## 14289 Argentina 283 0 NA NA NA
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## 14292 Argentina 226 1 NA NA NA
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## 14309 Argentina 2480 0 NA NA NA
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## 14315 Argentina 2137 0 NA NA NA
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## 14317 Argentina 1310 1 1 0 1
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## 14320 Argentina 1975 0 NA NA NA
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## 14322 Argentina 924 1 NA NA NA
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## 14324 Argentina 1921 1 NA NA NA
## 14325 Argentina 1921 0 0 0 0
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## 14334 Argentina 1310 1 0 0 0
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## 14361 Argentina 239 0 NA NA NA
## 14362 Argentina 239 0 NA NA NA
## 14363 Argentina 239 1 1 1 1
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## 14367 Argentina 290 0 NA NA NA
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## 14369 Argentina 76 0 0 0 0
## 14370 Argentina 306 1 1 1 1
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## 14372 Argentina 54 1 NA NA NA
## 14373 Argentina 362 0 0 0 0
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## 14376 Argentina 268 0 1 0 1
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## 14378 Argentina 484 0 0 0 0
## 14379 Argentina 484 0 0 0 0
## 14380 Argentina 484 0 0 0 0
## 14381 Argentina 484 1 1 NA 1
## 14382 Argentina 484 1 1 NA 1
## 14383 Argentina 484 1 1 NA 1
## 14384 Argentina 275 0 0 0 0
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## 14387 Argentina 120 0 0 0 0
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## 14390 Argentina 96 0 0 0 0
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## 14392 Argentina 117 0 0 0 0
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## 14395 Argentina 96 0 0 0 0
## 14396 Argentina 96 0 0 0 0
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## 14417 Argentina 1606 0 0 0 0
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## 14433 Argentina 2380 0 0 0 0
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## 14484 Argentina 272 0 NA NA NA
## 14485 Argentina 272 0 1 0 1
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## 14503 Argentina 254 0 0 0 0
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## 14524 Argentina 289 0 0 0 0
## 14525 Argentina 187 0 NA NA NA
## 14526 Argentina 187 0 NA NA NA
## 14527 Argentina 110 0 NA NA NA
## 14528 Argentina 110 0 1 1 1
## 14529 Argentina 110 0 0 0 0
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## 14532 Argentina 130 0 0 0 0
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## 14534 Argentina 1628 0 0 0 0
## 14535 Argentina 1628 0 0 0 0
## 14536 Argentina 1404 0 0 0 0
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## 14538 Argentina 2067 0 0 0 0
## 14539 Argentina 2067 0 0 0 0
## 14540 Argentina 2008 0 NA NA NA
## 14541 Argentina 2008 0 0 0 0
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## 14922 Argentina 2366 0 0 0 0
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## 14924 Argentina 1408 0 NA NA NA
## 14925 Argentina 1408 0 NA NA NA
## 14926 Argentina 845 0 NA NA NA
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## 14932 Argentina 825 0 NA NA NA
## 14933 Argentina 825 0 0 0 0
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## 14938 Argentina 65 0 0 0 0
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## 14940 Argentina 66 0 0 0 0
## 14941 Argentina 66 0 0 0 0
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## 15091 Argentina 549 0 0 0 0
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## 15127 Argentina 307 1 NA NA NA
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## 15828 Argentina 1567 0 NA NA NA
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## 15899 Argentina 1164 0 NA NA NA
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## 16052 Argentina 1233 0 0 0 0
## 16053 Argentina 2160 0 0 NA 0
## 16054 Argentina 825 0 NA NA NA
## 16055 Argentina 1548 0 1 0 1
## 16056 Argentina 1548 0 0 0 0
## 16057 Argentina 1135 0 NA NA NA
## 16058 Argentina 1135 0 0 NA 0
## 16059 Argentina 1008 0 0 0 0
## 16060 Argentina 869 0 0 0 0
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## 16063 Argentina 1493 0 1 0 1
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## 16069 Argentina 1157 0 NA NA NA
## 16070 Argentina 2948 0 NA NA NA
## 16071 Argentina 1136 0 NA NA NA
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## 16073 Argentina 752 0 0 0 0
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## 16205 Argentina 815 0 NA NA NA
## 16206 Argentina 815 0 NA NA NA
## 16207 Argentina 815 0 NA NA NA
## 16208 Argentina 1856 1 1 NA 1
## 16209 Argentina 1856 1 0 0 0
## 16210 Argentina 1181 0 NA NA NA
## 16211 Argentina 1181 1 NA NA NA
## 16212 Argentina 1402 0 NA NA NA
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## 16214 Argentina 1227 1 1 NA 1
## 16215 Argentina 1227 0 0 0 0
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## 16217 Argentina 431 0 0 0 0
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## 16219 Argentina 265 0 NA NA NA
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## 16222 Argentina 363 0 0 0 0
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## 16231 Argentina 198 1 NA NA NA
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## 16267 Argentina 1136 0 0 0 0
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## 16316 Argentina 175 0 0 0 0
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## 16389 Argentina 231 0 NA NA NA
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## 16434 Argentina 112 1 NA NA NA
## 16435 Argentina 116 0 0 0 0
## 16436 Argentina 116 0 1 1 1
## 16437 Argentina 122 0 0 0 0
## 16438 Argentina 122 0 1 1 1
## 16439 Argentina 122 0 0 0 0
## 16440 Argentina 167 0 0 0 0
## 16441 Argentina 167 0 0 0 0
## 16442 Argentina 146 0 0 0 0
## 16443 Argentina 146 0 0 0 0
## 16444 Argentina 152 0 0 0 0
## 16445 Argentina 152 0 1 1 1
## 16446 Argentina 129 0 0 1 0
## 16447 Argentina 126 1 NA NA NA
## 16448 Argentina 132 0 0 0 0
## 16449 Argentina 132 0 1 1 1
## 16450 Argentina 149 0 1 1 1
## 16451 Argentina 149 0 0 0 0
## 16452 Argentina 149 0 1 1 1
## 16453 Argentina 159 0 NA NA NA
## 16454 Argentina 159 0 NA NA NA
## 16455 Argentina 170 0 1 1 1
## 16456 Argentina 170 0 1 1 1
## 16457 Argentina 151 1 0 0 0
## 16458 Argentina 151 0 0 0 0
## 16459 Argentina 71 0 1 NA 1
## 16460 Argentina 177 0 0 0 0
## 16461 Argentina 177 0 NA NA NA
## 16462 Argentina 177 0 NA NA NA
## 16463 Argentina 177 0 0 0 0
## 16464 Argentina 71 0 0 0 0
## 16465 Argentina 71 0 1 1 1
## 16466 Argentina 71 0 NA NA NA
## 16467 Argentina 152 1 NA NA NA
## 16468 Argentina 152 0 0 0 0
## 16469 Argentina 152 0 NA NA NA
## 16470 Argentina 143 0 NA NA NA
## 16471 Argentina 143 0 NA NA NA
## 16472 Argentina 153 0 NA NA NA
## 16473 Argentina 153 0 NA NA NA
## 16474 Argentina 153 0 NA NA NA
## 16475 Argentina 153 0 1 1 1
## 16476 Argentina 161 0 1 NA 1
## 16477 Argentina 161 0 0 0 0
## 16478 Argentina 174 0 0 0 0
## 16479 Argentina 160 0 0 0 0
## 16480 Argentina 160 0 NA NA NA
## 16481 Argentina 160 0 NA NA NA
## 16482 Argentina 154 0 0 0 0
## 16483 Argentina 154 0 0 0 0
## 16484 Argentina 149 0 NA NA NA
## 16485 Argentina 149 0 1 1 1
## 16486 Argentina 152 0 0 0 0
## 16487 Argentina 152 0 NA NA NA
## 16488 Argentina 158 0 0 0 0
## 16489 Argentina 158 0 0 0 0
## 16490 Argentina 176 0 0 0 0
## 16491 Argentina 178 0 0 0 0
## 16492 Argentina 178 1 1 1 1
## 16493 Argentina 250 0 1 1 1
## 16494 Argentina 250 0 NA NA NA
## 16495 Argentina 250 1 NA NA NA
## 16496 Argentina 250 0 NA NA NA
## 16497 Argentina 250 0 1 0 1
## 16498 Argentina 250 0 0 1 0
## 16499 Argentina 245 0 0 0 0
## 16500 Argentina 228 0 0 0 0
## 16501 Argentina 228 0 NA NA NA
## 16502 Argentina 270 0 0 NA 0
## 16503 Argentina 270 0 0 0 0
## 16504 Argentina 246 0 NA NA NA
## 16505 Argentina 247 1 NA NA NA
## 16506 Argentina 247 0 1 0 1
## 16507 Argentina 213 0 1 1 1
## 16508 Argentina 213 0 NA NA NA
## 16509 Argentina 213 0 0 0 0
## 16510 Argentina 213 0 0 1 0
## 16511 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16512 Argentina 175 0 1 1 1
## 16513 Argentina 226 0 NA NA NA
## 16514 Argentina 226 0 0 0 0
## 16515 Argentina 226 0 NA NA NA
## 16516 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16517 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16518 Argentina 263 0 0 0 0
## 16519 Argentina 263 0 1 0 1
## 16520 Argentina 224 0 1 NA 1
## 16521 Argentina 198 0 NA NA NA
## 16522 Argentina 198 0 0 0 0
## 16523 Argentina 198 0 0 0 0
## 16524 Argentina 198 0 NA NA NA
## 16525 Argentina 198 0 NA NA NA
## 16526 Argentina 198 0 1 1 1
## 16527 Argentina 198 0 0 0 0
## 16528 Argentina 198 0 0 0 0
## 16529 Argentina 198 1 1 1 1
## 16530 Argentina 218 0 0 0 0
## 16531 Argentina 367 0 NA NA NA
## 16532 Argentina 240 0 1 NA 1
## 16533 Argentina 240 0 1 1 1
## 16534 Argentina 255 0 NA NA NA
## 16535 Argentina 213 1 NA NA NA
## 16536 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16537 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16538 Argentina 263 1 NA NA NA
## 16539 Argentina 263 0 1 0 1
## 16540 Argentina 154 0 1 1 1
## 16541 Argentina 115 0 0 0 0
## 16542 Argentina 116 0 0 0 0
## 16543 Argentina 116 0 0 0 0
## 16544 Argentina 116 0 0 0 0
## 16545 Argentina 138 0 0 NA 0
## 16546 Argentina 119 0 NA NA NA
## 16547 Argentina 119 0 NA NA NA
## 16548 Argentina 119 0 0 0 0
## 16549 Argentina 119 0 1 1 1
## 16550 Argentina 146 0 1 0 1
## 16551 Argentina 146 0 0 0 0
## 16552 Argentina 135 0 0 0 0
## 16553 Argentina 112 0 1 1 1
## 16554 Argentina 112 0 1 1 1
## 16555 Argentina 112 0 1 1 1
## 16556 Argentina 147 0 0 0 0
## 16557 Argentina 122 0 0 0 0
## 16558 Argentina 122 0 1 1 1
## 16559 Argentina 166 0 0 0 0
## 16560 Argentina 138 0 1 NA 1
## 16561 Argentina 138 0 1 0 1
## 16562 Argentina 113 0 0 0 0
## 16563 Argentina 113 0 0 0 0
## 16564 Argentina 113 0 NA NA NA
## 16565 Argentina 113 0 0 0 0
## 16566 Argentina 113 0 0 0 0
## 16567 Argentina 110 0 0 NA 0
## 16568 Argentina 110 0 NA NA NA
## 16569 Argentina 110 1 1 NA 1
## 16570 Argentina 146 1 1 1 1
## 16571 Argentina 138 0 0 0 0
## 16572 Argentina 138 0 0 0 0
## 16573 Argentina 132 1 0 1 0
## 16574 Argentina 152 0 0 1 0
## 16575 Argentina 152 0 0 0 0
## 16576 Argentina 132 0 1 1 1
## 16577 Argentina 141 0 NA NA NA
## 16578 Argentina 141 0 NA NA NA
## 16579 Argentina 141 0 0 0 0
## 16580 Argentina 141 0 0 0 0
## 16581 Argentina 141 0 0 0 0
## 16582 Argentina 116 1 0 0 0
## 16583 Argentina 138 1 NA NA NA
## 16584 Argentina 141 1 1 1 1
## 16585 Argentina 141 0 1 1 1
## 16586 Argentina 141 0 0 0 0
## 16587 Argentina 141 0 1 1 1
## 16588 Argentina 161 0 0 0 0
## 16589 Argentina 161 0 0 0 0
## 16590 Argentina 161 0 1 1 1
## 16591 Argentina 177 0 NA NA NA
## 16592 Argentina 174 0 1 1 1
## 16593 Argentina 174 0 NA NA NA
## 16594 Argentina 177 0 0 0 0
## 16595 Argentina 138 0 1 NA 1
## 16596 Argentina 138 0 1 1 1
## 16597 Argentina 162 0 1 1 1
## 16598 Argentina 162 0 0 0 0
## 16599 Argentina 152 0 0 0 0
## 16600 Argentina 153 0 0 0 0
## 16601 Argentina 138 0 NA NA NA
## 16602 Argentina 177 0 NA NA NA
## 16603 Argentina 155 0 0 0 0
## 16604 Argentina 155 0 1 1 1
## 16605 Argentina 174 0 0 0 0
## 16606 Argentina 146 0 0 0 0
## 16607 Argentina 154 0 0 0 0
## 16608 Argentina 149 0 0 0 0
## 16609 Argentina 149 0 0 0 0
## 16610 Argentina 149 0 0 0 0
## 16611 Argentina 149 0 1 1 1
## 16612 Argentina 149 0 1 1 1
## 16613 Argentina 135 0 0 0 0
## 16614 Argentina 178 1 1 1 1
## 16615 Argentina 178 0 1 1 1
## 16616 Argentina 142 0 0 0 0
## 16617 Argentina 142 0 NA NA NA
## 16618 Argentina 142 0 NA NA NA
## 16619 Argentina 142 0 NA NA NA
## 16620 Argentina 185 0 0 0 0
## 16621 Argentina 185 0 0 0 0
## 16622 Argentina 170 0 1 1 1
## 16623 Argentina 170 0 1 1 1
## 16624 Argentina 226 0 NA NA NA
## 16625 Argentina 226 0 NA NA NA
## 16626 Argentina 226 0 NA NA NA
## 16627 Argentina 226 0 1 0 1
## 16628 Argentina 242 0 0 0 0
## 16629 Argentina 243 0 0 0 0
## 16630 Argentina 243 0 NA NA NA
## 16631 Argentina 249 0 0 0 0
## 16632 Argentina 227 0 NA NA NA
## 16633 Argentina 262 0 NA NA NA
## 16634 Argentina 213 0 1 NA 1
## 16635 Argentina 231 0 1 NA 1
## 16636 Argentina 231 0 1 0 1
## 16637 Argentina 231 0 NA NA NA
## 16638 Argentina 222 0 0 0 0
## 16639 Argentina 222 1 1 NA 1
## 16640 Argentina 222 0 NA NA NA
## 16641 Argentina 222 0 0 0 0
## 16642 Argentina 194 0 NA NA NA
## 16643 Argentina 260 0 NA NA NA
## 16644 Argentina 194 0 0 0 0
## 16645 Argentina 194 0 NA NA NA
## 16646 Argentina 312 0 NA NA NA
## 16647 Argentina 312 0 0 0 0
## 16648 Argentina 218 0 NA NA NA
## 16649 Argentina 263 0 1 NA 1
## 16650 Argentina 263 0 NA NA NA
## 16651 Argentina 207 0 NA NA NA
## 16652 Argentina 207 0 0 0 0
## 16653 Argentina 216 0 0 0 0
## 16654 Argentina 216 0 0 0 0
## 16655 Argentina 194 0 0 0 0
## 16656 Argentina 194 0 NA NA NA
## 16657 Argentina 367 0 NA NA NA
## 16658 Argentina 367 0 0 0 0
## 16659 Argentina 228 0 1 NA 1
## 16660 Argentina 228 0 0 1 0
## 16661 Argentina 228 0 0 0 0
## 16662 Argentina 179 0 0 0 0
## 16663 Argentina 258 1 NA NA NA
## 16664 Argentina 257 1 NA NA NA
## 16665 Argentina 257 0 1 0 1
## 16666 Argentina 113 0 0 0 0
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 3346963 rows ]where()
La función where() nos permite ingresar una condicion
lógica a evaluar en las columnas para determinar si estas serán o no
seleccionadas. Por ejemplo, evaluar si son columnas de clase
numérica.
preca_numericas <- preca_mundial %>%
select(PAIS,where(is.numeric))
preca_numericas## PAIS ANO WEIGHT EDAD PRECAPT PRECAREG PRECATEMP PRECASEG ING
## 1 Argentina 2019 108 41 0 1 0 1 5000
## 2 Argentina 2019 141 51 0 NA NA NA 8000
## 3 Argentina 2019 221 74 0 1 0 1 3000
## 4 Argentina 2019 309 42 0 NA NA NA 12000
## 5 Argentina 2019 309 52 0 0 0 0 60000
## 6 Argentina 2019 88 44 0 0 0 0 35000
## 7 Argentina 2019 577 29 0 1 NA 1 12000
## 8 Argentina 2019 332 38 0 0 0 0 10000
## 9 Argentina 2019 183 61 0 1 NA 1 7500
## 10 Argentina 2019 183 25 0 1 NA 1 3000
## 11 Argentina 2019 324 28 0 0 0 0 15000
## 12 Argentina 2019 302 40 0 1 NA 1 16000
## 13 Argentina 2019 302 39 0 0 0 0 12700
## 14 Argentina 2019 304 43 0 1 0 1 15000
## 15 Argentina 2019 304 37 0 NA NA NA 6000
## 16 Argentina 2019 336 50 0 1 0 1 3000
## 17 Argentina 2019 336 50 0 NA NA NA 4000
## 18 Argentina 2019 336 60 0 NA NA NA 10000
## 19 Argentina 2019 336 37 0 0 0 0 43000
## 20 Argentina 2019 306 45 0 NA NA NA 3000
## 21 Argentina 2019 345 40 0 1 NA 1 13000
## 22 Argentina 2019 345 33 0 0 0 0 15000
## 23 Argentina 2019 308 55 0 NA NA NA 15000
## 24 Argentina 2019 308 58 0 0 0 0 13000
## 25 Argentina 2019 313 43 0 NA NA NA 3000
## 26 Argentina 2019 115 34 1 NA NA NA 6000
## 27 Argentina 2019 115 34 0 0 0 0 16000
## 28 Argentina 2019 210 48 0 0 0 0 60000
## 29 Argentina 2019 210 48 0 0 0 0 20000
## 30 Argentina 2019 210 50 0 0 0 0 70000
## 31 Argentina 2019 210 52 0 0 0 0 35000
## 32 Argentina 2019 201 52 0 0 0 0 45000
## 33 Argentina 2019 201 40 0 0 0 0 30000
## 34 Argentina 2019 203 51 0 NA NA NA 4000
## 35 Argentina 2019 203 42 0 1 NA 1 10000
## 36 Argentina 2019 203 21 0 1 0 1 10000
## 37 Argentina 2019 203 43 0 NA NA NA 25000
## 38 Argentina 2019 153 50 0 NA NA NA 5000
## 39 Argentina 2019 230 40 0 NA NA NA 40000
## 40 Argentina 2019 192 38 0 0 0 0 36000
## 41 Argentina 2019 192 36 0 0 NA 0 NA
## 42 Argentina 2019 210 53 0 1 NA 1 10000
## 43 Argentina 2019 167 31 0 0 0 0 50000
## 44 Argentina 2019 167 30 0 0 0 0 30000
## 45 Argentina 2019 210 46 0 NA NA NA 15000
## 46 Argentina 2019 170 49 0 1 0 1 8500
## 47 Argentina 2019 198 54 0 0 0 0 40000
## 48 Argentina 2019 162 46 0 NA NA NA 19000
## 49 Argentina 2019 162 33 0 0 0 0 19000
## 50 Argentina 2019 176 46 0 0 0 0 18000
## 51 Argentina 2019 178 65 0 NA NA NA 22000
## 52 Argentina 2019 185 42 0 0 0 0 28000
## 53 Argentina 2019 185 35 0 0 0 0 20000
## 54 Argentina 2019 191 49 0 NA NA NA 20000
## 55 Argentina 2019 191 59 0 0 0 0 50000
## 56 Argentina 2019 163 32 0 0 0 0 50000
## 57 Argentina 2019 164 73 0 1 0 1 50000
## 58 Argentina 2019 441 23 0 0 0 0 11000
## 59 Argentina 2019 408 60 0 0 NA 0 20000
## 60 Argentina 2019 408 29 0 0 0 0 23000
## 61 Argentina 2019 408 28 0 0 0 0 NA
## 62 Argentina 2019 408 21 0 1 1 1 1250
## 63 Argentina 2019 408 62 0 NA NA NA NA
## 64 Argentina 2019 478 48 1 0 0 0 14000
## 65 Argentina 2019 505 28 0 1 0 1 15000
## 66 Argentina 2019 505 48 0 NA NA NA 12000
## 67 Argentina 2019 483 36 0 0 0 0 50000
## 68 Argentina 2019 483 35 0 0 1 0 24000
## 69 Argentina 2019 473 24 1 1 1 1 NA
## 70 Argentina 2019 473 20 0 1 1 1 NA
## 71 Argentina 2019 473 21 0 1 0 1 10000
## 72 Argentina 2019 480 65 0 1 NA 1 NA
## 73 Argentina 2019 480 20 0 1 1 1 8000
## 74 Argentina 2019 127 45 0 0 0 0 21000
## 75 Argentina 2019 127 46 0 0 0 0 12000
## 76 Argentina 2019 127 44 0 0 0 0 30000
## 77 Argentina 2019 127 47 1 0 1 0 10000
## 78 Argentina 2019 144 65 0 0 0 0 30000
## 79 Argentina 2019 127 38 1 1 NA 1 7800
## 80 Argentina 2019 127 26 1 1 NA 1 2000
## 81 Argentina 2019 288 58 0 0 0 0 40000
## 82 Argentina 2019 288 56 0 0 0 0 50000
## 83 Argentina 2019 293 42 0 1 NA 1 NA
## 84 Argentina 2019 271 41 0 0 0 0 20000
## 85 Argentina 2019 271 40 1 NA NA NA 300
## 86 Argentina 2019 208 38 0 0 0 0 32500
## 87 Argentina 2019 208 38 0 0 0 0 13000
## 88 Argentina 2019 208 29 0 1 0 1 14000
## 89 Argentina 2019 255 54 1 1 NA 1 1600
## 90 Argentina 2019 255 18 0 1 NA 1 NA
## 91 Argentina 2019 302 42 0 0 0 0 NA
## 92 Argentina 2019 255 20 0 1 NA 1 5200
## 93 Argentina 2019 255 38 0 0 0 0 19000
## 94 Argentina 2019 269 53 0 0 0 0 30000
## 95 Argentina 2019 291 38 0 0 0 0 20000
## 96 Argentina 2019 255 44 0 NA NA NA 1000
## 97 Argentina 2019 222 53 0 NA NA NA 3000
## 98 Argentina 2019 222 20 1 1 NA 1 7000
## 99 Argentina 2019 222 26 0 0 0 0 NA
## 100 Argentina 2019 269 45 0 1 NA 1 6000
## 101 Argentina 2019 271 74 0 NA NA NA NA
## 102 Argentina 2019 271 38 0 1 NA 1 6000
## 103 Argentina 2019 271 44 0 1 NA 1 NA
## 104 Argentina 2019 250 52 0 NA NA NA 10000
## 105 Argentina 2019 242 37 0 NA NA NA NA
## 106 Argentina 2019 242 34 0 NA NA NA NA
## 107 Argentina 2019 263 39 0 NA NA NA 15000
## 108 Argentina 2019 263 36 0 NA NA NA 20000
## 109 Argentina 2019 333 32 0 0 0 0 20000
## 110 Argentina 2019 333 42 0 0 0 0 15000
## 111 Argentina 2019 307 52 0 NA NA NA 12000
## 112 Argentina 2019 307 26 0 1 1 1 12000
## 113 Argentina 2019 304 46 0 1 0 1 10000
## 114 Argentina 2019 88 37 0 0 0 0 35000
## 115 Argentina 2019 141 39 0 1 0 1 24000
## 116 Argentina 2019 141 27 0 1 NA 1 4800
## 117 Argentina 2019 141 22 0 0 0 0 8000
## 118 Argentina 2019 44 39 1 0 0 0 18000
## 119 Argentina 2019 44 33 0 0 0 0 16000
## 120 Argentina 2019 324 56 0 0 0 0 20000
## 121 Argentina 2019 274 28 0 0 0 0 20000
## 122 Argentina 2019 397 37 0 0 0 0 60000
## 123 Argentina 2019 397 41 0 0 0 0 30000
## 124 Argentina 2019 353 43 0 1 NA 1 5000
## 125 Argentina 2019 353 45 0 1 NA 1 14000
## 126 Argentina 2019 353 51 0 0 0 0 22000
## 127 Argentina 2019 353 30 0 0 0 0 12000
## 128 Argentina 2019 307 43 0 0 0 0 17000
## 129 Argentina 2019 336 40 0 0 0 0 12000
## 130 Argentina 2019 336 42 0 0 NA 0 11000
## 131 Argentina 2019 336 21 0 0 0 0 11000
## 132 Argentina 2019 192 46 0 0 0 0 17000
## 133 Argentina 2019 108 23 0 1 0 1 12000
## 134 Argentina 2019 319 36 0 NA NA NA 15000
## 135 Argentina 2019 319 33 0 0 0 0 18000
## 136 Argentina 2019 249 25 0 1 1 1 4500
## 137 Argentina 2019 249 56 0 0 0 0 25000
## 138 Argentina 2019 203 43 0 0 0 0 75000
## 139 Argentina 2019 203 42 0 0 0 0 30000
## 140 Argentina 2019 203 23 0 0 0 0 18000
## 141 Argentina 2019 182 31 0 0 0 0 16000
## 142 Argentina 2019 182 31 0 0 0 0 18000
## 143 Argentina 2019 194 59 0 0 0 0 NA
## 144 Argentina 2019 194 69 0 0 0 0 NA
## 145 Argentina 2019 210 37 0 1 NA 1 6000
## 146 Argentina 2019 167 46 0 1 NA 1 8000
## 147 Argentina 2019 278 32 0 0 0 0 17000
## 148 Argentina 2019 278 36 0 NA NA NA 30000
## 149 Argentina 2019 192 50 0 0 NA 0 14000
## 150 Argentina 2019 183 60 0 0 NA 0 6000
## 151 Argentina 2019 270 33 0 0 0 0 75000
## 152 Argentina 2019 270 49 0 NA NA NA 18000
## 153 Argentina 2019 194 49 0 0 0 0 30000
## 154 Argentina 2019 208 51 0 1 0 1 25000
## 155 Argentina 2019 198 63 0 NA NA NA 20000
## 156 Argentina 2019 198 59 0 0 NA 0 7500
## 157 Argentina 2019 168 47 0 0 0 0 80000
## 158 Argentina 2019 168 27 0 0 0 0 8000
## 159 Argentina 2019 213 33 0 1 0 1 12000
## 160 Argentina 2019 164 62 0 NA NA NA NA
## 161 Argentina 2019 164 57 0 NA NA NA NA
## 162 Argentina 2019 170 38 0 0 0 0 60000
## 163 Argentina 2019 170 32 0 0 0 0 45000
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## 165 Argentina 2019 559 59 0 0 0 0 44000
## 166 Argentina 2019 559 29 0 1 0 1 30000
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## 169 Argentina 2019 442 27 0 0 0 0 25000
## 170 Argentina 2019 469 48 0 0 0 0 22000
## 171 Argentina 2019 505 40 0 NA NA NA 16800
## 172 Argentina 2019 132 46 0 0 0 0 8800
## 173 Argentina 2019 132 20 0 1 0 1 NA
## 174 Argentina 2019 132 25 0 1 0 1 10500
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## 178 Argentina 2019 250 52 0 NA NA NA 7000
## 179 Argentina 2019 250 49 0 1 NA 1 8000
## 180 Argentina 2019 261 76 0 NA NA NA 6000
## 181 Argentina 2019 261 72 0 NA NA NA 5000
## 182 Argentina 2019 307 39 0 0 0 0 25000
## 183 Argentina 2019 307 26 0 NA NA NA NA
## 184 Argentina 2019 307 37 0 0 0 0 23000
## 185 Argentina 2019 384 58 0 NA NA NA NA
## 186 Argentina 2019 384 48 0 0 0 0 40000
## 187 Argentina 2019 226 41 0 0 0 0 30000
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## 189 Argentina 2019 256 46 0 1 NA 1 900
## 190 Argentina 2019 396 57 0 NA NA NA 40000
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## 192 Argentina 2019 173 35 0 0 0 0 15000
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## 194 Argentina 2019 242 20 0 1 NA 1 5000
## 195 Argentina 2019 242 65 0 1 NA 1 4000
## 196 Argentina 2019 271 44 0 NA NA NA 3000
## 197 Argentina 2019 342 49 0 0 0 0 39000
## 198 Argentina 2019 342 49 0 0 0 0 14500
## 199 Argentina 2019 250 40 0 1 NA 1 14000
## 200 Argentina 2019 250 37 1 NA NA NA 3000
## 201 Argentina 2019 255 50 0 0 0 0 NA
## 202 Argentina 2019 255 37 0 1 NA 1 4000
## 203 Argentina 2019 255 27 0 0 0 0 10000
## 204 Argentina 2019 269 46 0 0 0 0 36000
## 205 Argentina 2019 269 43 0 0 0 0 28000
## 206 Argentina 2019 255 54 0 0 0 0 NA
## 207 Argentina 2019 255 27 0 1 NA 1 10000
## 208 Argentina 2019 250 56 0 0 0 0 52000
## 209 Argentina 2019 250 55 0 0 0 0 35000
## 210 Argentina 2019 250 28 0 0 0 0 25000
## 211 Argentina 2019 269 28 1 NA NA NA 3000
## 212 Argentina 2019 269 25 0 0 0 0 16800
## 213 Argentina 2019 261 54 0 NA NA NA NA
## 214 Argentina 2019 275 42 0 NA NA NA 30000
## 215 Argentina 2019 275 44 0 NA NA NA 30000
## 216 Argentina 2019 261 57 1 NA NA NA 2000
## 217 Argentina 2019 307 39 0 NA NA NA 8000
## 218 Argentina 2019 307 50 0 NA NA NA 8000
## 219 Argentina 2019 621 35 0 0 0 0 10000
## 220 Argentina 2019 304 26 0 0 0 0 15000
## 221 Argentina 2019 304 36 0 0 0 0 10000
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## 230 Argentina 2019 44 35 0 1 0 1 6000
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## 235 Argentina 2019 433 44 0 1 NA 1 4000
## 236 Argentina 2019 319 39 0 0 0 0 48000
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## 238 Argentina 2019 300 41 0 0 0 0 10000
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## 241 Argentina 2019 276 50 0 0 0 0 25000
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## 243 Argentina 2019 276 31 0 NA NA NA 10000
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## 245 Argentina 2019 359 46 0 0 0 0 25000
## 246 Argentina 2019 308 32 0 0 0 0 15000
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## 248 Argentina 2019 336 49 0 1 0 1 21000
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## 250 Argentina 2019 192 50 0 0 0 0 25000
## 251 Argentina 2019 108 53 0 0 0 0 50000
## 252 Argentina 2019 185 59 0 1 0 1 4000
## 253 Argentina 2019 185 43 0 1 NA 1 3000
## 254 Argentina 2019 191 47 0 0 0 0 33000
## 255 Argentina 2019 191 32 0 0 0 0 28000
## 256 Argentina 2019 191 52 0 0 0 0 130000
## 257 Argentina 2019 164 25 1 NA NA NA 3000
## 258 Argentina 2019 164 31 0 0 0 0 55000
## 259 Argentina 2019 164 41 0 0 0 0 NA
## 260 Argentina 2019 164 39 0 NA NA NA NA
## 261 Argentina 2019 208 52 0 0 0 0 34000
## 262 Argentina 2019 208 57 0 0 0 0 16000
## 263 Argentina 2019 208 56 0 0 0 0 24000
## 264 Argentina 2019 208 23 0 0 0 0 28000
## 265 Argentina 2019 170 58 0 0 0 0 30000
## 266 Argentina 2019 162 62 0 NA NA NA 20000
## 267 Argentina 2019 257 64 0 0 0 0 30000
## 268 Argentina 2019 257 55 0 0 NA 0 12000
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## 270 Argentina 2019 257 24 0 0 0 0 23000
## 271 Argentina 2019 257 36 0 0 0 0 48000
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## 273 Argentina 2019 205 46 0 NA NA NA 10000
## 274 Argentina 2019 205 37 0 NA NA NA 10000
## 275 Argentina 2019 215 38 0 0 0 0 40000
## 276 Argentina 2019 184 39 0 0 0 0 22000
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## 280 Argentina 2019 195 54 0 0 0 0 NA
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## 287 Argentina 2019 480 62 0 0 0 0 NA
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## 289 Argentina 2019 118 41 0 0 0 0 25000
## 290 Argentina 2019 118 43 0 0 0 0 15300
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## 300 Argentina 2019 275 47 0 1 NA 1 8000
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## 311 Argentina 2019 279 51 0 NA NA NA NA
## 312 Argentina 2019 255 40 0 0 0 0 30000
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## 315 Argentina 2019 255 33 0 1 NA 1 4000
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## 320 Argentina 2019 255 55 0 0 0 0 38000
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## 340 Argentina 2019 314 38 0 1 0 1 10000
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## 343 Argentina 2019 249 23 0 1 0 1 3000
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## 348 Argentina 2019 359 52 0 NA NA NA 30000
## 349 Argentina 2019 325 40 0 0 1 0 15000
## 350 Argentina 2019 353 20 0 0 0 0 15000
## 351 Argentina 2019 353 39 0 NA NA NA 10000
## 352 Argentina 2019 318 49 0 1 1 1 5000
## 353 Argentina 2019 318 16 0 1 NA 1 2000
## 354 Argentina 2019 318 30 0 1 NA 1 6000
## 355 Argentina 2019 308 49 0 NA NA NA 10000
## 356 Argentina 2019 313 45 0 0 0 0 14000
## 357 Argentina 2019 309 53 0 0 0 0 30000
## 358 Argentina 2019 108 32 0 1 0 1 9000
## 359 Argentina 2019 108 25 0 1 NA 1 4600
## 360 Argentina 2019 108 58 0 0 0 0 27000
## 361 Argentina 2019 44 23 0 0 0 0 18000
## 362 Argentina 2019 44 38 0 1 0 1 10000
## 363 Argentina 2019 309 58 0 0 0 0 30000
## 364 Argentina 2019 309 50 0 0 0 0 10000
## 365 Argentina 2019 309 48 0 0 0 0 14000
## 366 Argentina 2019 276 35 0 NA NA NA 10000
## 367 Argentina 2019 276 36 0 NA NA NA 10000
## 368 Argentina 2019 313 45 0 NA NA NA 8000
## 369 Argentina 2019 313 25 0 0 0 0 20000
## 370 Argentina 2019 313 20 0 1 NA 1 6000
## 371 Argentina 2019 170 44 0 0 0 0 60000
## 372 Argentina 2019 211 40 0 0 0 0 89000
## 373 Argentina 2019 211 33 0 0 NA 0 50000
## 374 Argentina 2019 211 31 0 NA NA NA 2000
## 375 Argentina 2019 211 31 0 NA NA NA 19000
## 376 Argentina 2019 270 40 0 0 0 0 65000
## 377 Argentina 2019 170 27 0 NA NA NA 40000
## 378 Argentina 2019 162 55 0 0 0 0 21000
## 379 Argentina 2019 162 52 0 0 0 0 25000
## 380 Argentina 2019 162 51 0 0 0 0 45000
## 381 Argentina 2019 230 43 0 0 0 0 25000
## 382 Argentina 2019 211 27 0 0 0 0 20000
## 383 Argentina 2019 211 25 0 0 0 0 25000
## 384 Argentina 2019 190 65 0 NA NA NA 20000
## 385 Argentina 2019 257 37 0 1 0 1 1500
## 386 Argentina 2019 192 32 0 0 0 0 38000
## 387 Argentina 2019 208 58 0 0 0 0 65000
## 388 Argentina 2019 194 46 0 0 0 0 NA
## 389 Argentina 2019 227 42 0 1 NA 1 4000
## 390 Argentina 2019 227 23 0 1 NA 1 4000
## 391 Argentina 2019 227 39 0 0 0 0 40000
## 392 Argentina 2019 171 41 0 0 0 0 28000
## 393 Argentina 2019 171 37 0 1 NA 1 700
## 394 Argentina 2019 171 29 0 0 0 0 25000
## 395 Argentina 2019 191 29 0 1 0 1 12000
## 396 Argentina 2019 191 25 0 1 0 1 NA
## 397 Argentina 2019 263 36 0 0 0 0 45000
## 398 Argentina 2019 480 64 0 NA NA NA NA
## 399 Argentina 2019 480 50 1 1 NA 1 NA
## 400 Argentina 2019 427 23 0 0 0 0 15000
## 401 Argentina 2019 427 20 0 0 0 0 20000
## 402 Argentina 2019 393 67 0 0 NA 0 9000
## 403 Argentina 2019 393 43 1 NA NA NA NA
## 404 Argentina 2019 393 39 1 1 NA 1 4500
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## 406 Argentina 2019 556 50 0 0 0 0 NA
## 407 Argentina 2019 134 68 0 1 0 1 10000
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## 410 Argentina 2019 179 32 0 1 0 1 12000
## 411 Argentina 2019 144 25 0 0 1 0 18000
## 412 Argentina 2019 144 32 0 1 NA 1 5600
## 413 Argentina 2019 145 26 0 1 1 1 18000
## 414 Argentina 2019 145 27 0 0 NA 0 NA
## 415 Argentina 2019 275 18 1 1 NA 1 6000
## 416 Argentina 2019 372 60 0 NA NA NA NA
## 417 Argentina 2019 372 56 0 0 0 0 30000
## 418 Argentina 2019 372 67 0 0 0 0 35000
## 419 Argentina 2019 372 49 0 0 0 0 30000
## 420 Argentina 2019 245 46 0 0 0 0 NA
## 421 Argentina 2019 245 51 0 1 NA 1 NA
## 422 Argentina 2019 245 21 0 0 0 0 20000
## 423 Argentina 2019 245 41 0 0 0 0 20000
## 424 Argentina 2019 271 33 0 0 0 0 22000
## 425 Argentina 2019 271 42 0 0 0 0 21000
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## 427 Argentina 2019 173 31 0 0 0 0 66000
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## 430 Argentina 2019 255 27 0 0 0 0 12000
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## 432 Argentina 2019 166 58 0 0 0 0 30000
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## 434 Argentina 2019 302 29 0 0 0 0 22000
## 435 Argentina 2019 302 47 0 NA NA NA NA
## 436 Argentina 2019 194 59 0 0 0 0 NA
## 437 Argentina 2019 402 22 0 0 0 0 20000
## 438 Argentina 2019 261 27 0 0 0 0 20000
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## 440 Argentina 2019 257 60 0 NA NA NA 40000
## 441 Argentina 2019 257 52 0 NA NA NA 10000
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## 443 Argentina 2019 296 29 1 1 NA 1 3600
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## 445 Argentina 2019 234 52 0 NA NA NA 6000
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## 447 Argentina 2019 234 21 0 NA NA NA 3000
## 448 Argentina 2019 279 52 0 0 0 0 20000
## 449 Argentina 2019 261 53 0 NA NA NA 10000
## 450 Argentina 2019 261 52 0 0 0 0 18000
## 451 Argentina 2019 261 26 0 1 NA 1 8000
## 452 Argentina 2019 261 20 0 1 NA 1 6000
## 453 Argentina 2019 261 29 0 0 0 0 NA
## 454 Argentina 2019 397 35 0 NA NA NA 7000
## 455 Argentina 2019 302 42 0 1 NA 1 8000
## 456 Argentina 2019 302 67 0 1 NA 1 6000
## 457 Argentina 2019 302 56 0 0 0 0 12000
## 458 Argentina 2019 302 51 0 1 NA 1 8000
## 459 Argentina 2019 302 49 0 1 NA 1 8000
## 460 Argentina 2019 302 36 0 0 0 0 15000
## 461 Argentina 2019 359 43 0 NA NA NA 15000
## 462 Argentina 2019 291 59 0 0 0 0 19000
## 463 Argentina 2019 104 41 0 0 0 0 35000
## 464 Argentina 2019 334 36 0 0 0 0 16000
## 465 Argentina 2019 334 32 0 0 0 0 12000
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## 468 Argentina 2019 173 67 0 0 0 0 30000
## 469 Argentina 2019 302 38 0 0 0 0 19000
## 470 Argentina 2019 302 45 0 NA NA NA 10000
## 471 Argentina 2019 44 33 0 NA NA NA 2000
## 472 Argentina 2019 44 31 0 NA NA NA 8000
## 473 Argentina 2019 115 40 0 0 0 0 24000
## 474 Argentina 2019 268 42 0 0 NA 0 11000
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## 478 Argentina 2019 353 56 0 NA NA NA 7000
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## 480 Argentina 2019 337 27 0 1 1 1 5500
## 481 Argentina 2019 337 26 0 1 0 1 18000
## 482 Argentina 2019 337 47 0 NA NA NA 7000
## 483 Argentina 2019 185 53 0 0 NA 0 10000
## 484 Argentina 2019 185 53 0 1 0 1 30000
## 485 Argentina 2019 185 52 0 1 0 1 30000
## 486 Argentina 2019 176 22 0 0 0 0 18000
## 487 Argentina 2019 176 41 0 NA NA NA 3500
## 488 Argentina 2019 176 21 0 NA NA NA 1200
## 489 Argentina 2019 161 29 0 0 0 0 15000
## 490 Argentina 2019 278 38 0 0 0 0 30000
## 491 Argentina 2019 204 53 0 0 0 0 45000
## 492 Argentina 2019 168 52 0 1 NA 1 7000
## 493 Argentina 2019 182 37 0 0 0 0 NA
## 494 Argentina 2019 230 43 0 NA NA NA 30000
## 495 Argentina 2019 194 56 0 NA NA NA NA
## 496 Argentina 2019 149 38 0 0 0 0 43000
## 497 Argentina 2019 204 21 0 NA NA NA 25000
## 498 Argentina 2019 204 36 0 NA NA NA 15000
## 499 Argentina 2019 204 56 0 0 0 0 35000
## 500 Argentina 2019 168 23 0 0 0 0 25000
## 501 Argentina 2019 195 36 0 0 0 0 90000
## 502 Argentina 2019 170 41 0 0 0 0 60000
## 503 Argentina 2019 170 37 0 0 0 0 30000
## 504 Argentina 2019 211 36 0 0 0 0 NA
## 505 Argentina 2019 243 46 0 0 0 0 50000
## 506 Argentina 2019 243 42 0 0 0 0 25000
## 507 Argentina 2019 524 61 0 1 0 1 20000
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## 509 Argentina 2019 448 35 0 0 0 0 25000
## 510 Argentina 2019 438 67 0 NA NA NA NA
## 511 Argentina 2019 438 28 0 0 0 0 NA
## 512 Argentina 2019 404 34 0 0 0 0 17000
## 513 Argentina 2019 559 40 0 NA NA NA NA
## 514 Argentina 2019 145 21 1 1 1 1 8000
## 515 Argentina 2019 145 62 0 0 NA 0 15000
## 516 Argentina 2019 145 52 0 NA NA NA 20000
## 517 Argentina 2019 145 21 0 1 0 1 7000
## 518 Argentina 2019 212 23 0 0 0 0 14000
## 519 Argentina 2019 129 55 1 0 0 0 15000
## 520 Argentina 2019 129 56 0 0 0 0 27000
## 521 Argentina 2019 245 78 0 NA NA NA 2000
## 522 Argentina 2019 251 52 0 1 0 1 8000
## 523 Argentina 2019 251 49 0 1 0 1 5000
## 524 Argentina 2019 251 44 0 0 0 0 43000
## 525 Argentina 2019 251 44 0 0 0 0 35000
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## 527 Argentina 2019 256 63 0 0 0 0 46000
## 528 Argentina 2019 256 33 0 0 0 0 NA
## 529 Argentina 2019 234 41 0 0 0 0 NA
## 530 Argentina 2019 234 42 0 0 0 0 NA
## 531 Argentina 2019 242 45 1 1 NA 1 6000
## 532 Argentina 2019 242 20 0 1 NA 1 7000
## 533 Argentina 2019 262 26 0 1 NA 1 12000
## 534 Argentina 2019 262 37 0 1 NA 1 7000
## 535 Argentina 2019 236 26 0 NA NA NA 2000
## 536 Argentina 2019 236 25 0 NA NA NA 900
## 537 Argentina 2019 194 34 0 0 0 0 36000
## 538 Argentina 2019 194 34 0 0 0 0 25000
## 539 Argentina 2019 194 38 0 0 0 0 45000
## 540 Argentina 2019 194 41 0 NA NA NA 8000
## 541 Argentina 2019 269 29 0 1 0 1 18000
## 542 Argentina 2019 269 28 0 0 0 0 12000
## 543 Argentina 2019 250 20 0 1 NA 1 9000
## 544 Argentina 2019 250 19 1 1 NA 1 3000
## 545 Argentina 2019 246 29 0 0 0 0 16000
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## 550 Argentina 2019 237 38 0 0 0 0 35000
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## 558 Argentina 2019 226 38 0 0 0 0 45000
## 559 Argentina 2019 226 35 0 0 0 0 22000
## 560 Argentina 2019 302 38 0 0 0 0 30000
## 561 Argentina 2019 302 39 0 0 0 0 15000
## 562 Argentina 2019 306 58 0 NA NA NA 7000
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## 567 Argentina 2019 334 52 0 NA NA NA 22000
## 568 Argentina 2019 334 52 0 0 0 0 13000
## 569 Argentina 2019 353 45 0 1 0 1 20000
## 570 Argentina 2019 353 45 0 0 0 0 20000
## 571 Argentina 2019 353 50 0 0 0 0 40000
## 572 Argentina 2019 353 50 0 NA NA NA 40000
## 573 Argentina 2019 337 21 0 NA NA NA 4000
## 574 Argentina 2019 325 30 0 0 NA 0 15000
## 575 Argentina 2019 302 56 0 1 NA 1 5600
## 576 Argentina 2019 302 31 0 0 0 0 15000
## 577 Argentina 2019 302 29 1 0 NA 0 12000
## 578 Argentina 2019 577 38 0 0 0 0 18000
## 579 Argentina 2019 300 30 0 0 0 0 18000
## 580 Argentina 2019 340 43 0 NA NA NA 20000
## 581 Argentina 2019 340 32 0 0 0 0 37000
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## 583 Argentina 2019 340 39 0 0 0 0 25000
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## 589 Argentina 2019 319 52 0 0 0 0 22000
## 590 Argentina 2019 154 40 0 NA NA NA 20000
## 591 Argentina 2019 304 54 0 NA NA NA 15000
## 592 Argentina 2019 242 23 0 1 NA 1 4000
## 593 Argentina 2019 301 40 0 0 0 0 25000
## 594 Argentina 2019 296 38 0 0 0 0 20000
## 595 Argentina 2019 296 43 0 0 0 0 NA
## 596 Argentina 2019 268 57 0 NA NA NA 8000
## 597 Argentina 2019 268 64 0 NA NA NA 4000
## 598 Argentina 2019 268 38 0 NA NA NA 5000
## 599 Argentina 2019 268 25 0 1 0 1 5000
## 600 Argentina 2019 268 23 0 NA NA NA 3000
## 601 Argentina 2019 203 52 0 0 0 0 45000
## 602 Argentina 2019 210 46 0 0 0 0 70000
## 603 Argentina 2019 156 31 1 NA NA NA NA
## 604 Argentina 2019 156 26 0 0 0 0 70000
## 605 Argentina 2019 163 38 0 0 0 0 17000
## 606 Argentina 2019 230 24 0 1 NA 1 6000
## 607 Argentina 2019 162 28 0 0 0 0 16000
## 608 Argentina 2019 183 29 0 1 0 1 30000
## 609 Argentina 2019 230 57 0 1 0 1 30000
## 610 Argentina 2019 257 65 0 NA NA NA 20000
## 611 Argentina 2019 229 44 0 0 0 0 80000
## 612 Argentina 2019 133 66 0 1 0 1 15000
## 613 Argentina 2019 140 25 0 0 0 0 NA
## 614 Argentina 2019 185 31 0 0 0 0 18000
## 615 Argentina 2019 176 43 0 1 0 1 15000
## 616 Argentina 2019 185 40 0 0 0 0 45000
## 617 Argentina 2019 185 21 0 1 NA 1 6000
## 618 Argentina 2019 176 57 0 0 0 0 43000
## 619 Argentina 2019 176 58 0 0 0 0 22000
## 620 Argentina 2019 176 80 0 1 0 1 20000
## 621 Argentina 2019 176 47 0 1 0 1 25000
## 622 Argentina 2019 184 48 0 1 NA 1 10000
## 623 Argentina 2019 184 34 0 0 0 0 36000
## 624 Argentina 2019 178 33 0 0 0 0 30000
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## 627 Argentina 2019 488 38 1 1 0 1 6000
## 628 Argentina 2019 505 63 0 NA NA NA NA
## 629 Argentina 2019 505 33 0 0 0 0 15000
## 630 Argentina 2019 129 25 0 1 0 1 13000
## 631 Argentina 2019 134 55 0 0 0 0 25000
## 632 Argentina 2019 134 53 0 NA NA NA 60000
## 633 Argentina 2019 176 38 0 NA NA NA 30000
## 634 Argentina 2019 170 59 0 0 0 0 25000
## 635 Argentina 2019 170 58 0 0 0 0 28000
## 636 Argentina 2019 170 28 1 1 NA 1 NA
## 637 Argentina 2019 100 47 0 0 0 0 17000
## 638 Argentina 2019 100 30 0 1 NA 1 8000
## 639 Argentina 2019 137 57 0 0 0 0 16000
## 640 Argentina 2019 95 36 0 0 NA 0 5000
## 641 Argentina 2019 256 33 1 0 0 0 NA
## 642 Argentina 2019 231 36 0 NA NA NA 20000
## 643 Argentina 2019 231 37 0 NA NA NA 20000
## 644 Argentina 2019 231 60 1 0 0 0 14000
## 645 Argentina 2019 231 62 0 NA NA NA 20000
## 646 Argentina 2019 231 28 1 NA NA NA 2000
## 647 Argentina 2019 231 25 1 1 NA 1 3500
## 648 Argentina 2019 173 37 0 0 0 0 23000
## 649 Argentina 2019 263 21 0 1 NA 1 9000
## 650 Argentina 2019 263 41 0 NA NA NA 1000
## 651 Argentina 2019 263 26 1 1 NA 1 2400
## 652 Argentina 2019 307 44 1 0 0 0 NA
## 653 Argentina 2019 291 32 0 0 0 0 20000
## 654 Argentina 2019 255 60 0 NA NA NA 3000
## 655 Argentina 2019 255 19 0 NA NA NA NA
## 656 Argentina 2019 236 49 0 0 0 0 15000
## 657 Argentina 2019 237 54 0 0 0 0 22000
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## 659 Argentina 2019 245 59 0 0 0 0 NA
## 660 Argentina 2019 263 45 0 0 0 0 13000
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## 662 Argentina 2019 263 37 0 1 NA 1 3000
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## 664 Argentina 2019 245 28 0 NA NA NA NA
## 665 Argentina 2019 251 28 0 NA NA NA NA
## 666 Argentina 2019 250 61 0 0 0 0 20000
## 667 Argentina 2019 250 58 0 1 NA 1 4000
## 668 Argentina 2019 250 29 0 0 0 0 NA
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## 671 Argentina 2019 261 25 0 NA NA NA 10000
## 672 Argentina 2019 261 59 0 0 0 0 30000
## 673 Argentina 2019 307 22 0 1 NA 1 16000
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## 711 Argentina 2019 210 36 0 0 0 0 20000
## 712 Argentina 2019 278 25 0 0 0 0 20000
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## 714 Argentina 2019 164 79 0 NA NA NA 20000
## 715 Argentina 2019 170 50 0 1 0 1 9000
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## 720 Argentina 2019 184 40 0 0 0 0 100000
## 721 Argentina 2019 184 61 0 NA NA NA 35000
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## 723 Argentina 2019 149 40 0 0 0 0 18000
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## 726 Argentina 2019 196 22 0 1 0 1 NA
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## 731 Argentina 2019 95 64 0 NA NA NA 600
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## 734 Argentina 2019 428 44 0 1 0 1 20000
## 735 Argentina 2019 428 41 1 1 NA 1 3600
## 736 Argentina 2019 428 19 0 NA NA NA NA
## 737 Argentina 2019 95 20 0 1 1 1 NA
## 738 Argentina 2019 133 50 0 0 0 0 30000
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## 740 Argentina 2019 95 31 0 0 0 0 12000
## 741 Argentina 2019 260 24 0 NA NA NA 25000
## 742 Argentina 2019 260 20 0 1 NA 1 15000
## 743 Argentina 2019 260 60 0 NA NA NA 9000
## 744 Argentina 2019 260 22 0 1 NA 1 9000
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## 748 Argentina 2019 260 67 0 NA NA NA 10000
## 749 Argentina 2019 621 48 1 1 NA 1 5000
## 750 Argentina 2019 621 35 0 1 0 1 8000
## 751 Argentina 2019 402 56 0 0 0 0 41000
## 752 Argentina 2019 402 23 0 0 0 0 6000
## 753 Argentina 2019 259 59 0 0 0 0 20000
## 754 Argentina 2019 259 27 0 1 0 1 8500
## 755 Argentina 2019 259 25 0 1 0 1 8500
## 756 Argentina 2019 259 20 1 1 NA 1 3000
## 757 Argentina 2019 259 59 0 NA NA NA 8000
## 758 Argentina 2019 237 33 0 0 0 0 23000
## 759 Argentina 2019 255 66 0 NA NA NA 15000
## 760 Argentina 2019 255 23 0 1 0 1 8000
## 761 Argentina 2019 255 18 0 1 NA 1 5000
## 762 Argentina 2019 332 40 0 0 0 0 32000
## 763 Argentina 2019 194 43 0 0 0 0 35000
## 764 Argentina 2019 194 36 0 0 0 0 20000
## 765 Argentina 2019 237 70 0 NA NA NA NA
## 766 Argentina 2019 237 69 0 NA NA NA NA
## 767 Argentina 2019 251 27 0 NA NA NA NA
## 768 Argentina 2019 251 33 0 0 0 0 20000
## 769 Argentina 2019 251 32 0 0 0 0 22000
## 770 Argentina 2019 173 38 0 0 0 0 24000
## 771 Argentina 2019 173 30 0 NA NA NA 6000
## 772 Argentina 2019 98 29 0 1 0 1 8000
## 773 Argentina 2019 234 59 0 NA NA NA 12000
## 774 Argentina 2019 250 37 0 0 0 0 23000
## 775 Argentina 2019 250 37 0 0 0 0 23000
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## 777 Argentina 2019 267 43 0 0 0 0 38000
## 778 Argentina 2019 267 45 0 0 0 0 23000
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## 784 Argentina 2019 326 26 0 1 NA 1 12000
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## 789 Argentina 2019 324 50 0 NA NA NA 15000
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## 819 Argentina 2019 153 42 0 NA NA NA 30000
## 820 Argentina 2019 183 67 0 0 0 0 38000
## 821 Argentina 2019 205 46 0 NA NA NA NA
## 822 Argentina 2019 205 33 0 0 0 0 NA
## 823 Argentina 2019 133 40 0 0 0 0 70000
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## 841 Argentina 2019 138 31 0 0 0 0 20000
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## 843 Argentina 2019 149 31 0 0 0 0 17000
## 844 Argentina 2019 131 52 0 0 0 0 22000
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## 848 Argentina 2019 259 35 0 0 0 0 13000
## 849 Argentina 2019 237 32 1 NA NA NA NA
## 850 Argentina 2019 234 42 0 NA NA NA 8000
## 851 Argentina 2019 234 18 0 1 NA 1 6000
## 852 Argentina 2019 234 22 0 1 0 1 13000
## 853 Argentina 2019 260 67 0 0 0 0 30000
## 854 Argentina 2019 246 48 1 0 0 0 NA
## 855 Argentina 2019 246 40 0 0 0 0 NA
## 856 Argentina 2019 246 45 0 0 0 0 30000
## 857 Argentina 2019 271 58 0 NA NA NA 3000
## 858 Argentina 2019 342 46 0 0 0 0 40000
## 859 Argentina 2019 222 49 0 0 0 0 35000
## 860 Argentina 2019 222 22 1 NA NA NA 2000
## 861 Argentina 2019 222 24 1 0 0 0 10000
## 862 Argentina 2019 255 38 0 0 0 0 15000
## 863 Argentina 2019 255 20 1 1 NA 1 2000
## 864 Argentina 2019 255 31 0 0 0 0 15000
## 865 Argentina 2019 234 23 1 1 NA 1 3000
## 866 Argentina 2019 234 48 0 NA NA NA 5000
## 867 Argentina 2019 286 51 0 1 NA 1 5000
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## 870 Argentina 2019 286 33 0 0 0 0 60000
## 871 Argentina 2019 263 33 0 0 0 0 25000
## 872 Argentina 2019 231 42 0 0 0 0 30000
## 873 Argentina 2019 231 33 1 0 0 0 10000
## 874 Argentina 2019 98 40 0 NA NA NA 6000
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## 953 Argentina 2019 138 19 0 NA NA NA 7500
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## 955 Argentina 2019 143 47 1 0 0 0 NA
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## 981 Argentina 2019 166 35 1 NA NA NA 5000
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## 1001 Argentina 2019 98 51 0 NA NA NA 10000
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## 1003 Argentina 2019 234 20 0 1 NA 1 8000
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## 1024 Argentina 2019 305 32 0 1 0 1 20000
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## 1070 Argentina 2019 170 24 0 0 0 0 11000
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## 1082 Argentina 2019 257 38 0 NA NA NA NA
## 1083 Argentina 2019 302 36 0 0 0 0 10000
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## 1088 Argentina 2019 234 35 1 1 NA 1 4100
## 1089 Argentina 2019 222 58 1 1 NA 1 3000
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## 1091 Argentina 2019 222 23 0 1 NA 1 10000
## 1092 Argentina 2019 227 47 0 1 0 1 7000
## 1093 Argentina 2019 255 43 0 NA NA NA 10000
## 1094 Argentina 2019 255 19 1 1 NA 1 1600
## 1095 Argentina 2019 260 37 0 0 0 0 23000
## 1096 Argentina 2019 260 36 0 0 0 0 NA
## 1097 Argentina 2019 293 38 0 0 0 0 27000
## 1098 Argentina 2019 261 35 1 NA NA NA 40000
## 1099 Argentina 2019 263 56 0 NA NA NA 10000
## 1100 Argentina 2019 263 36 0 0 0 0 25000
## 1101 Argentina 2019 263 24 0 1 NA 1 15000
## 1102 Argentina 2019 402 41 0 0 0 0 40000
## 1103 Argentina 2019 261 23 0 1 NA 1 16000
## 1104 Argentina 2019 261 50 0 0 0 0 NA
## 1105 Argentina 2019 259 41 0 NA NA NA 7000
## 1106 Argentina 2019 259 42 0 0 0 0 11000
## 1107 Argentina 2019 275 48 0 0 0 0 90000
## 1108 Argentina 2019 275 46 0 NA NA NA 40000
## 1109 Argentina 2019 275 58 0 NA NA NA 18000
## 1110 Argentina 2019 173 68 0 0 0 0 8000
## 1111 Argentina 2019 267 38 0 0 0 0 23000
## 1112 Argentina 2019 267 39 0 1 0 1 21000
## 1113 Argentina 2019 259 28 0 0 0 0 22000
## 1114 Argentina 2019 259 27 0 0 0 0 7000
## 1115 Argentina 2019 353 38 0 1 0 1 22000
## 1116 Argentina 2019 298 36 0 1 0 1 10000
## 1117 Argentina 2019 242 29 0 NA NA NA 800
## 1118 Argentina 2019 336 29 0 0 0 0 30000
## 1119 Argentina 2019 302 28 0 1 NA 1 7000
## 1120 Argentina 2019 302 29 0 0 0 0 10000
## 1121 Argentina 2019 325 46 0 0 0 0 33000
## 1122 Argentina 2019 577 51 0 NA NA NA 8000
## 1123 Argentina 2019 332 47 0 0 0 0 15000
## 1124 Argentina 2019 332 46 0 0 NA 0 9500
## 1125 Argentina 2019 300 43 0 0 0 0 NA
## 1126 Argentina 2019 577 36 0 1 NA 1 6000
## 1127 Argentina 2019 300 31 0 0 0 0 23000
## 1128 Argentina 2019 340 42 0 0 0 0 15000
## 1129 Argentina 2019 301 45 0 1 0 1 8000
## 1130 Argentina 2019 108 55 0 1 0 1 8000
## 1131 Argentina 2019 108 41 0 1 NA 1 10000
## 1132 Argentina 2019 108 22 0 1 1 1 9000
## 1133 Argentina 2019 313 23 0 1 0 1 8000
## 1134 Argentina 2019 313 54 0 0 0 0 30000
## 1135 Argentina 2019 359 38 0 0 0 0 16000
## 1136 Argentina 2019 358 72 0 NA NA NA 50000
## 1137 Argentina 2019 358 36 0 0 0 0 16000
## 1138 Argentina 2019 358 30 0 0 0 0 16000
## 1139 Argentina 2019 345 30 0 1 NA 1 10000
## 1140 Argentina 2019 345 35 0 1 NA 1 10000
## 1141 Argentina 2019 221 33 0 0 0 0 15000
## 1142 Argentina 2019 296 36 0 0 0 0 16000
## 1143 Argentina 2019 209 54 0 1 0 1 28000
## 1144 Argentina 2019 210 40 0 0 0 0 50000
## 1145 Argentina 2019 210 42 0 0 0 0 37000
## 1146 Argentina 2019 209 41 0 0 0 0 33000
## 1147 Argentina 2019 195 51 0 NA NA NA 3000
## 1148 Argentina 2019 195 52 0 NA NA NA 2000
## 1149 Argentina 2019 191 52 0 0 0 0 52000
## 1150 Argentina 2019 210 37 0 0 0 0 30000
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## 1152 Argentina 2019 270 39 0 0 0 0 30000
## 1153 Argentina 2019 167 40 0 0 0 0 70000
## 1154 Argentina 2019 278 30 0 0 0 0 25000
## 1155 Argentina 2019 164 59 0 0 0 0 70000
## 1156 Argentina 2019 149 44 1 NA NA NA 15000
## 1157 Argentina 2019 149 39 0 0 0 0 31000
## 1158 Argentina 2019 133 58 0 NA NA NA 50000
## 1159 Argentina 2019 203 36 0 0 0 0 80000
## 1160 Argentina 2019 204 50 0 1 0 1 15000
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## 1162 Argentina 2019 453 33 0 NA NA NA 25000
## 1163 Argentina 2019 453 31 0 0 0 0 35000
## 1164 Argentina 2019 164 48 0 0 0 0 45000
## 1165 Argentina 2019 211 31 0 0 0 0 70000
## 1166 Argentina 2019 246 60 0 NA NA NA 1000
## 1167 Argentina 2019 246 23 0 1 0 1 NA
## 1168 Argentina 2019 246 48 1 0 NA 0 8000
## 1169 Argentina 2019 246 25 0 1 1 1 12000
## 1170 Argentina 2019 130 44 0 1 0 1 NA
## 1171 Argentina 2019 130 58 0 0 0 0 5000
## 1172 Argentina 2019 130 54 1 1 0 1 3000
## 1173 Argentina 2019 130 26 0 1 0 1 8000
## 1174 Argentina 2019 112 60 0 0 0 0 30000
## 1175 Argentina 2019 112 32 0 0 0 0 20000
## 1176 Argentina 2019 112 28 0 0 0 0 8000
## 1177 Argentina 2019 112 37 0 0 0 0 35000
## 1178 Argentina 2019 112 30 0 0 0 0 30000
## 1179 Argentina 2019 103 29 0 1 NA 1 12000
## 1180 Argentina 2019 132 21 1 1 0 1 NA
## 1181 Argentina 2019 152 36 0 0 0 0 24000
## 1182 Argentina 2019 152 46 0 0 0 0 24000
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## 1185 Argentina 2019 255 43 0 0 0 0 34000
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## 1187 Argentina 2019 250 46 0 0 0 0 40000
## 1188 Argentina 2019 250 57 0 0 0 0 15000
## 1189 Argentina 2019 250 49 1 0 0 0 16000
## 1190 Argentina 2019 262 56 0 NA NA NA 18000
## 1191 Argentina 2019 234 48 0 0 0 0 14500
## 1192 Argentina 2019 246 24 0 0 0 0 14000
## 1193 Argentina 2019 250 45 0 1 NA 1 8000
## 1194 Argentina 2019 166 51 0 NA NA NA NA
## 1195 Argentina 2019 166 45 0 NA NA NA NA
## 1196 Argentina 2019 291 18 0 NA NA NA 10000
## 1197 Argentina 2019 222 56 0 NA NA NA 30000
## 1198 Argentina 2019 222 52 0 0 0 0 36000
## 1199 Argentina 2019 194 35 0 0 0 0 13000
## 1200 Argentina 2019 255 38 0 0 0 0 20000
## 1201 Argentina 2019 255 38 0 0 0 0 20000
## 1202 Argentina 2019 250 55 0 0 0 0 12000
## 1203 Argentina 2019 255 37 1 NA NA NA 3000
## 1204 Argentina 2019 271 27 0 1 NA 1 8000
## 1205 Argentina 2019 227 52 0 NA NA NA 9000
## 1206 Argentina 2019 257 25 1 1 NA 1 6000
## 1207 Argentina 2019 296 40 0 0 NA 0 10000
## 1208 Argentina 2019 296 23 0 NA NA NA 1500
## 1209 Argentina 2019 296 38 0 0 0 0 27000
## 1210 Argentina 2019 296 52 0 0 NA 0 20000
## 1211 Argentina 2019 250 52 0 0 0 0 40000
## 1212 Argentina 2019 250 41 0 0 0 0 15000
## 1213 Argentina 2019 307 33 0 NA NA NA 10000
## 1214 Argentina 2019 621 70 0 NA NA NA 30000
## 1215 Argentina 2019 263 51 0 NA NA NA 20000
## 1216 Argentina 2019 263 48 0 0 0 0 35000
## 1217 Argentina 2019 255 46 0 NA NA NA 20000
## 1218 Argentina 2019 255 38 0 NA NA NA 20000
## 1219 Argentina 2019 345 60 0 1 NA 1 6000
## 1220 Argentina 2019 345 32 0 0 0 0 13000
## 1221 Argentina 2019 345 53 0 0 0 0 20000
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## 1223 Argentina 2019 345 59 0 NA NA NA 30000
## 1224 Argentina 2019 210 60 0 0 0 0 16000
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## 1226 Argentina 2019 302 26 0 NA NA NA NA
## 1227 Argentina 2019 449 25 0 0 0 0 30000
## 1228 Argentina 2019 449 25 0 1 0 1 15000
## 1229 Argentina 2019 104 45 0 NA NA NA 32000
## 1230 Argentina 2019 104 41 0 0 0 0 35000
## 1231 Argentina 2019 340 41 0 NA NA NA 14000
## 1232 Argentina 2019 340 33 0 0 0 0 25000
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## 1234 Argentina 2019 183 22 0 1 1 1 6000
## 1235 Argentina 2019 345 40 0 0 0 0 15000
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## 1237 Argentina 2019 338 44 0 0 0 0 15000
## 1238 Argentina 2019 338 23 0 0 0 0 10000
## 1239 Argentina 2019 338 56 0 NA NA NA 3200
## 1240 Argentina 2019 338 24 0 1 0 1 8000
## 1241 Argentina 2019 338 38 0 1 0 1 9000
## 1242 Argentina 2019 337 28 0 1 NA 1 5500
## 1243 Argentina 2019 296 44 0 1 1 1 NA
## 1244 Argentina 2019 268 33 1 NA NA NA 4000
## 1245 Argentina 2019 268 35 0 1 NA 1 6000
## 1246 Argentina 2019 359 52 0 1 0 1 15000
## 1247 Argentina 2019 359 41 0 1 0 1 15000
## 1248 Argentina 2019 327 34 0 1 NA 1 3600
## 1249 Argentina 2019 359 27 0 1 1 1 20000
## 1250 Argentina 2019 163 31 0 0 0 0 35000
## 1251 Argentina 2019 163 40 0 0 0 0 25000
## 1252 Argentina 2019 163 22 0 0 0 0 18000
## 1253 Argentina 2019 209 34 0 0 0 0 50000
## 1254 Argentina 2019 209 54 0 0 0 0 75000
## 1255 Argentina 2019 209 22 0 1 0 1 16000
## 1256 Argentina 2019 257 40 0 0 0 0 80000
## 1257 Argentina 2019 190 40 0 0 0 0 45000
## 1258 Argentina 2019 210 36 0 0 0 0 35000
## 1259 Argentina 2019 210 31 0 0 0 0 30000
## 1260 Argentina 2019 133 55 0 0 0 0 40000
## 1261 Argentina 2019 133 53 0 0 0 0 55000
## 1262 Argentina 2019 133 26 1 NA NA NA NA
## 1263 Argentina 2019 133 36 0 0 0 0 NA
## 1264 Argentina 2019 133 35 0 NA NA NA 15000
## 1265 Argentina 2019 227 21 0 0 0 0 15000
## 1266 Argentina 2019 196 52 0 0 0 0 22000
## 1267 Argentina 2019 196 22 0 1 NA 1 7000
## 1268 Argentina 2019 196 29 0 0 0 0 30000
## 1269 Argentina 2019 133 56 0 0 0 0 100000
## 1270 Argentina 2019 133 44 1 NA NA NA 1000
## 1271 Argentina 2019 133 36 0 0 0 0 41000
## 1272 Argentina 2019 171 56 0 0 0 0 30000
## 1273 Argentina 2019 171 53 1 0 0 0 23000
## 1274 Argentina 2019 171 33 0 0 0 0 50000
## 1275 Argentina 2019 171 25 0 NA NA NA NA
## 1276 Argentina 2019 96 50 0 0 0 0 NA
## 1277 Argentina 2019 96 29 0 NA NA NA NA
## 1278 Argentina 2019 96 23 1 NA NA NA 15000
## 1279 Argentina 2019 374 21 0 1 1 1 NA
## 1280 Argentina 2019 491 53 0 0 0 0 45000
## 1281 Argentina 2019 145 48 0 NA NA NA 3500
## 1282 Argentina 2019 145 40 0 NA NA NA NA
## 1283 Argentina 2019 145 50 0 0 0 0 27000
## 1284 Argentina 2019 145 47 0 0 0 0 20000
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## 1298 Argentina 2019 227 31 0 0 0 0 23000
## 1299 Argentina 2019 222 45 0 1 0 1 NA
## 1300 Argentina 2019 222 19 0 1 NA 1 NA
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## 1303 Argentina 2019 291 42 0 0 0 0 25000
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## 1305 Argentina 2019 208 50 0 0 0 0 50000
## 1306 Argentina 2019 208 39 0 1 0 1 10000
## 1307 Argentina 2019 279 24 0 0 0 0 8000
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## 1314 Argentina 2019 279 36 1 0 0 0 15000
## 1315 Argentina 2019 226 58 0 0 0 0 17000
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## 1326 Argentina 2019 274 49 0 NA NA NA 15000
## 1327 Argentina 2019 381 53 0 NA NA NA 10000
## 1328 Argentina 2019 325 42 0 1 0 1 10000
## 1329 Argentina 2019 324 25 0 0 0 0 13000
## 1330 Argentina 2019 324 23 1 1 NA 1 1500
## 1331 Argentina 2019 449 44 0 NA NA NA 15000
## 1332 Argentina 2019 324 41 0 1 0 1 17000
## 1333 Argentina 2019 324 41 0 1 0 1 12000
## 1334 Argentina 2019 268 20 0 1 0 1 12000
## 1335 Argentina 2019 268 62 0 0 0 0 12000
## 1336 Argentina 2019 115 41 0 NA NA NA 7500
## 1337 Argentina 2019 210 32 0 0 0 0 35000
## 1338 Argentina 2019 308 57 0 1 NA 1 7000
## 1339 Argentina 2019 308 37 0 1 NA 1 4500
## 1340 Argentina 2019 308 38 0 0 0 0 20000
## 1341 Argentina 2019 338 48 0 0 0 0 20000
## 1342 Argentina 2019 338 45 0 0 0 0 14000
## 1343 Argentina 2019 313 42 0 NA NA NA 5000
## 1344 Argentina 2019 221 48 0 0 NA 0 6000
## 1345 Argentina 2019 221 30 0 1 NA 1 8000
## 1346 Argentina 2019 204 49 0 0 0 0 40000
## 1347 Argentina 2019 204 55 0 0 0 0 55000
## 1348 Argentina 2019 453 29 0 0 0 0 25000
## 1349 Argentina 2019 453 34 0 0 0 0 20000
## 1350 Argentina 2019 453 36 0 NA NA NA 28000
## 1351 Argentina 2019 453 25 0 NA NA NA 23000
## 1352 Argentina 2019 257 47 0 1 NA 1 5000
## 1353 Argentina 2019 257 28 0 1 0 1 12000
## 1354 Argentina 2019 170 39 0 0 0 0 38000
## 1355 Argentina 2019 211 36 0 0 0 0 35000
## 1356 Argentina 2019 210 43 0 0 0 0 60000
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## 1358 Argentina 2019 167 39 0 0 0 0 30000
## 1359 Argentina 2019 167 34 0 0 0 0 20000
## 1360 Argentina 2019 196 24 0 0 0 0 15000
## 1361 Argentina 2019 196 31 0 0 0 0 NA
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## 1365 Argentina 2019 156 39 0 0 0 0 40000
## 1366 Argentina 2019 213 39 0 NA NA NA 38000
## 1367 Argentina 2019 195 43 0 0 0 0 47000
## 1368 Argentina 2019 215 47 0 0 0 0 80000
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## 1372 Argentina 2019 460 55 0 NA NA NA 6000
## 1373 Argentina 2019 92 34 1 NA NA NA NA
## 1374 Argentina 2019 92 41 0 NA NA NA NA
## 1375 Argentina 2019 92 35 0 0 0 0 14000
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## 1377 Argentina 2019 92 42 0 0 0 0 NA
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## 1379 Argentina 2019 146 42 0 NA NA NA NA
## 1380 Argentina 2019 141 36 0 0 0 0 18000
## 1381 Argentina 2019 288 45 0 0 0 0 15000
## 1382 Argentina 2019 288 17 0 NA NA NA 500
## 1383 Argentina 2019 288 16 0 1 NA 1 1500
## 1384 Argentina 2019 293 30 1 1 NA 1 6000
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## 1391 Argentina 2019 237 21 0 0 0 0 20000
## 1392 Argentina 2019 237 24 1 1 NA 1 1000
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## 1395 Argentina 2019 166 28 1 NA NA NA 5000
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## 1397 Argentina 2019 269 19 0 1 NA 1 10000
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## 1403 Argentina 2019 236 51 0 NA NA NA NA
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## 1435 Argentina 2019 304 24 0 NA NA NA 3000
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## 1440 Argentina 2019 301 28 0 NA NA NA 6000
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## 1461 Argentina 2019 195 20 1 NA NA NA 4000
## 1462 Argentina 2019 263 60 0 0 NA 0 8000
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## 1467 Argentina 2019 201 34 0 1 NA 1 4500
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## 1469 Argentina 2019 95 33 0 0 0 0 18000
## 1470 Argentina 2019 438 60 0 NA NA NA NA
## 1471 Argentina 2019 438 35 0 1 1 1 NA
## 1472 Argentina 2019 438 30 0 1 0 1 NA
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## 1477 Argentina 2019 146 33 1 1 0 1 NA
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## 1484 Argentina 2019 98 39 0 1 NA 1 8500
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## 1487 Argentina 2019 255 56 0 0 0 0 18000
## 1488 Argentina 2019 194 40 0 0 0 0 15000
## 1489 Argentina 2019 194 39 0 NA NA NA 5000
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## 1491 Argentina 2019 255 44 0 0 0 0 20000
## 1492 Argentina 2019 255 43 0 0 0 0 40000
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## 1500 Argentina 2019 342 37 0 0 0 0 30000
## 1501 Argentina 2019 307 31 0 0 0 0 25000
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## 1503 Argentina 2019 262 49 1 1 NA 1 4000
## 1504 Argentina 2019 262 53 1 0 0 0 12000
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## 1506 Argentina 2019 262 23 1 NA NA NA 5000
## 1507 Argentina 2019 293 30 0 0 0 0 17000
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## 1509 Argentina 2019 279 43 0 0 0 0 NA
## 1510 Argentina 2019 286 47 0 0 0 0 28000
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## 1520 Argentina 2019 318 55 0 NA NA NA 7000
## 1521 Argentina 2019 318 32 0 0 1 0 16000
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## 1568 Argentina 2019 350 10 0 NA NA NA NA
## 1569 Argentina 2019 350 10 0 NA NA NA NA
## 1570 Argentina 2019 427 24 1 NA NA NA 1000
## 1571 Argentina 2019 556 43 1 0 0 0 5000
## 1572 Argentina 2019 556 21 1 NA NA NA NA
## 1573 Argentina 2019 448 37 1 NA NA NA 8000
## 1574 Argentina 2019 448 49 0 0 0 0 14000
## 1575 Argentina 2019 448 45 0 0 0 0 25000
## 1576 Argentina 2019 141 61 0 0 0 0 30000
## 1577 Argentina 2019 141 29 0 1 0 1 NA
## 1578 Argentina 2019 120 50 0 NA NA NA 10000
## 1579 Argentina 2019 120 52 0 0 0 0 18000
## 1580 Argentina 2019 90 47 1 NA NA NA 14000
## 1581 Argentina 2019 74 22 0 0 0 0 6000
## 1582 Argentina 2019 74 29 0 1 NA 1 6500
## 1583 Argentina 2019 74 35 1 NA NA NA NA
## 1584 Argentina 2019 92 37 0 1 NA 1 13000
## 1585 Argentina 2019 208 56 0 NA NA NA 2000
## 1586 Argentina 2019 296 28 0 1 0 1 4000
## 1587 Argentina 2019 296 22 1 NA NA NA 6000
## 1588 Argentina 2019 296 52 0 0 0 0 37000
## 1589 Argentina 2019 296 22 1 0 1 0 NA
## 1590 Argentina 2019 296 20 0 0 NA 0 2000
## 1591 Argentina 2019 296 28 0 0 0 0 5000
## 1592 Argentina 2019 296 37 0 0 0 0 20000
## 1593 Argentina 2019 255 27 0 NA NA NA NA
## 1594 Argentina 2019 302 63 0 1 0 1 12000
## 1595 Argentina 2019 271 34 0 NA NA NA 1000
## 1596 Argentina 2019 271 41 0 1 NA 1 1800
## 1597 Argentina 2019 271 15 0 1 NA 1 8000
## 1598 Argentina 2019 255 76 0 NA NA NA NA
## 1599 Argentina 2019 255 47 0 NA NA NA NA
## 1600 Argentina 2019 342 49 0 NA NA NA NA
## 1601 Argentina 2019 269 47 0 NA NA NA 8000
## 1602 Argentina 2019 269 47 0 NA NA NA 8000
## 1603 Argentina 2019 269 25 0 NA NA NA 10000
## 1604 Argentina 2019 236 60 0 0 0 0 18000
## 1605 Argentina 2019 236 61 0 0 0 0 30000
## 1606 Argentina 2019 234 52 1 1 NA 1 4700
## 1607 Argentina 2019 234 18 1 1 NA 1 6000
## 1608 Argentina 2019 234 34 0 1 NA 1 4700
## 1609 Argentina 2019 621 53 0 0 0 0 15000
## 1610 Argentina 2019 256 27 0 0 0 0 20000
## 1611 Argentina 2019 98 33 0 NA NA NA 8000
## 1612 Argentina 2019 260 34 0 0 0 0 28000
## 1613 Argentina 2019 402 40 0 1 0 1 25000
## 1614 Argentina 2019 267 46 0 0 0 0 30000
## 1615 Argentina 2019 286 58 1 1 NA 1 1300
## 1616 Argentina 2019 286 55 1 NA NA NA 6500
## 1617 Argentina 2019 372 40 1 NA NA NA NA
## 1618 Argentina 2019 245 26 1 1 NA 1 NA
## 1619 Argentina 2019 154 48 0 1 0 1 15000
## 1620 Argentina 2019 221 20 0 1 0 1 6000
## 1621 Argentina 2019 221 36 0 0 0 0 22000
## 1622 Argentina 2019 221 33 0 0 0 0 9000
## 1623 Argentina 2019 108 42 0 1 NA 1 4000
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## 1625 Argentina 2019 302 38 0 0 0 0 30000
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## 1627 Argentina 2019 104 46 0 0 0 0 30000
## 1628 Argentina 2019 104 25 0 1 0 1 7000
## 1629 Argentina 2019 381 30 0 0 0 0 30000
## 1630 Argentina 2019 449 54 0 NA NA NA NA
## 1631 Argentina 2019 449 25 0 1 NA 1 10000
## 1632 Argentina 2019 104 34 0 1 0 1 19000
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## 1635 Argentina 2019 326 19 0 1 NA 1 10000
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## 1677 Argentina 2019 92 28 1 1 1 1 11000
## 1678 Argentina 2019 296 35 0 NA NA NA 6000
## 1679 Argentina 2019 279 29 0 NA NA NA 10000
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## 1681 Argentina 2019 269 27 1 0 0 0 10000
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## 1684 Argentina 2019 255 60 0 NA NA NA NA
## 1685 Argentina 2019 250 36 0 0 0 0 13000
## 1686 Argentina 2019 269 24 0 NA NA NA 7000
## 1687 Argentina 2019 269 27 0 NA NA NA 10000
## 1688 Argentina 2019 234 52 0 NA NA NA 12000
## 1689 Argentina 2019 234 48 0 NA NA NA 5000
## 1690 Argentina 2019 166 23 0 1 NA 1 8000
## 1691 Argentina 2019 166 57 0 0 0 0 14000
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## 1694 Argentina 2019 291 61 0 NA NA NA 12000
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## 1700 Argentina 2019 246 32 0 0 0 0 25000
## 1701 Argentina 2019 246 28 0 0 0 0 25000
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## 1710 Argentina 2019 257 58 0 1 NA 1 9000
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## 1715 Argentina 2019 338 40 0 0 0 0 21000
## 1716 Argentina 2019 338 39 0 1 0 1 3000
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## 1721 Argentina 2019 309 34 0 0 0 0 22000
## 1722 Argentina 2019 108 32 0 NA NA NA 5000
## 1723 Argentina 2019 360 33 0 NA NA NA 6000
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## 1725 Argentina 2019 360 28 0 NA NA NA 10000
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## 1728 Argentina 2019 379 29 1 NA NA NA 10000
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## 1730 Argentina 2019 344 45 0 0 0 0 NA
## 1731 Argentina 2019 146 60 0 NA NA NA NA
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## 1734 Argentina 2019 146 24 1 NA NA NA NA
## 1735 Argentina 2019 132 62 0 NA NA NA NA
## 1736 Argentina 2019 132 29 0 NA NA NA NA
## 1737 Argentina 2019 135 49 0 NA NA NA NA
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## 1740 Argentina 2019 132 49 0 0 0 0 NA
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## 1747 Argentina 2019 149 51 0 1 NA 1 NA
## 1748 Argentina 2019 129 26 0 NA NA NA 9000
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## 1796 Argentina 2019 368 30 0 1 0 1 NA
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## 1798 Argentina 2019 329 38 0 0 0 0 25000
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## 1832 Argentina 2019 332 29 0 1 1 1 8000
## 1833 Argentina 2019 236 52 0 0 0 0 23000
## 1834 Argentina 2019 236 42 0 0 0 0 18000
## 1835 Argentina 2019 236 41 0 1 NA 1 5600
## 1836 Argentina 2019 118 25 0 NA NA NA 16000
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## 1839 Argentina 2019 149 53 0 0 0 0 NA
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## 1842 Argentina 2019 131 57 1 0 NA 0 7900
## 1843 Argentina 2019 131 58 0 NA NA NA 18000
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## 1932 Argentina 2019 124 55 0 0 0 0 22000
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## 2082 Argentina 2019 321 53 0 0 0 0 35000
## 2083 Argentina 2019 321 26 0 0 0 0 35000
## 2084 Argentina 2019 321 20 1 NA NA NA 12000
## 2085 Argentina 2019 321 38 0 0 0 0 27000
## 2086 Argentina 2019 321 39 0 NA NA NA 3000
## 2087 Argentina 2019 322 29 0 0 0 0 18000
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## 2089 Argentina 2019 322 50 0 0 0 0 24000
## 2090 Argentina 2019 322 18 0 1 1 1 16000
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## 2093 Argentina 2019 331 26 0 0 0 0 21000
## 2094 Argentina 2019 318 54 0 NA NA NA NA
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## 2123 Argentina 2019 318 59 1 NA NA NA 2000
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## 2183 Argentina 2019 375 64 0 NA NA NA 25000
## 2184 Argentina 2019 318 40 0 1 1 1 NA
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## 2226 Argentina 2019 132 46 0 0 0 0 24000
## 2227 Argentina 2019 135 42 0 0 0 0 18000
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## 2243 Argentina 2019 103 25 0 1 0 1 12000
## 2244 Argentina 2019 103 34 0 0 1 0 15000
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## 2250 Argentina 2019 438 21 0 1 NA 1 8000
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## 2289 Argentina 2019 330 29 0 1 0 1 20000
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## 2322 Argentina 2019 142 35 0 0 0 0 NA
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## 2325 Argentina 2019 142 40 0 0 0 0 15000
## 2326 Argentina 2019 108 20 0 1 NA 1 5000
## 2327 Argentina 2019 74 55 0 0 0 0 40000
## 2328 Argentina 2019 74 24 0 0 0 0 12000
## 2329 Argentina 2019 74 24 0 0 NA 0 20000
## 2330 Argentina 2019 100 25 1 NA NA NA 15000
## 2331 Argentina 2019 95 27 0 1 0 1 16000
## 2332 Argentina 2019 143 55 0 0 0 0 60000
## 2333 Argentina 2019 143 54 1 0 NA 0 4000
## 2334 Argentina 2019 143 45 1 0 0 0 NA
## 2335 Argentina 2019 152 47 0 0 1 0 NA
## 2336 Argentina 2019 145 45 0 NA NA NA NA
## 2337 Argentina 2019 145 45 0 NA NA NA NA
## 2338 Argentina 2019 145 34 1 0 0 0 7000
## 2339 Argentina 2019 135 61 0 NA NA NA NA
## 2340 Argentina 2019 135 61 0 NA NA NA NA
## 2341 Argentina 2019 144 34 0 NA NA NA 17000
## 2342 Argentina 2019 138 46 0 0 0 0 NA
## 2343 Argentina 2019 138 45 0 0 0 0 NA
## 2344 Argentina 2019 844 45 0 NA NA NA 40000
## 2345 Argentina 2019 844 20 1 1 NA 1 5000
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## 2347 Argentina 2019 696 36 0 0 0 0 27000
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## 2354 Argentina 2019 438 42 0 NA NA NA NA
## 2355 Argentina 2019 360 38 0 1 0 1 20000
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## 2357 Argentina 2019 306 54 0 0 0 0 NA
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## 2360 Argentina 2019 378 29 0 0 0 0 20000
## 2361 Argentina 2019 332 22 0 0 0 0 30000
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## 2363 Argentina 2019 332 27 1 1 NA 1 3000
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## 2365 Argentina 2019 275 24 0 1 0 1 6000
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## 2367 Argentina 2019 402 45 0 NA NA NA 16000
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## 2370 Argentina 2019 378 23 0 1 0 1 15000
## 2371 Argentina 2019 287 47 0 0 0 0 20000
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## 2424 Argentina 2019 146 55 0 1 NA 1 5000
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## 2426 Argentina 2019 146 28 0 1 1 1 6000
## 2427 Argentina 2019 146 46 0 0 0 0 12000
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## 2432 Argentina 2019 148 41 0 0 0 0 20000
## 2433 Argentina 2019 132 48 0 0 0 0 NA
## 2434 Argentina 2019 132 40 0 NA NA NA NA
## 2435 Argentina 2019 132 21 0 NA NA NA NA
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## 2437 Argentina 2019 132 42 0 1 NA 1 NA
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## 2457 Argentina 2019 331 43 1 1 1 1 1000
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## 2459 Argentina 2019 285 54 0 NA NA NA 15000
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## 2470 Argentina 2019 255 35 0 NA NA NA 20000
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## 2472 Argentina 2019 844 32 0 0 0 0 NA
## 2473 Argentina 2019 844 34 0 NA NA NA NA
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## 2476 Argentina 2019 296 47 0 NA NA NA 6000
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## 2491 Argentina 2019 319 49 0 0 0 0 26000
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## 2567 Argentina 2019 238 38 0 NA NA NA 5000
## 2568 Argentina 2019 303 39 0 0 0 0 28000
## 2569 Argentina 2019 303 38 0 0 0 0 24000
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## 2571 Argentina 2019 348 56 0 NA NA NA 19000
## 2572 Argentina 2019 348 48 0 0 0 0 20000
## 2573 Argentina 2019 348 27 0 0 0 0 16000
## 2574 Argentina 2019 348 30 0 0 0 0 15000
## 2575 Argentina 2019 296 58 0 NA NA NA 6000
## 2576 Argentina 2019 351 37 0 NA NA NA NA
## 2577 Argentina 2019 304 42 0 0 0 0 23000
## 2578 Argentina 2019 304 37 0 0 0 0 23000
## 2579 Argentina 2019 304 59 0 NA NA NA 18000
## 2580 Argentina 2019 304 25 1 NA NA NA 6000
## 2581 Argentina 2019 255 41 0 NA NA NA 17000
## 2582 Argentina 2019 316 24 0 NA NA NA 15000
## 2583 Argentina 2019 316 20 0 NA NA NA 25000
## 2584 Argentina 2019 321 45 0 0 0 0 21000
## 2585 Argentina 2019 321 42 0 0 0 0 30000
## 2586 Argentina 2019 282 65 0 0 0 0 NA
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## 2588 Argentina 2019 282 35 1 1 NA 1 NA
## 2589 Argentina 2019 402 34 0 0 0 0 NA
## 2590 Argentina 2019 360 49 0 0 0 0 NA
## 2591 Argentina 2019 360 44 0 0 0 0 NA
## 2592 Argentina 2019 317 46 0 0 0 0 23000
## 2593 Argentina 2019 143 52 0 0 0 0 27000
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## 2600 Argentina 2019 103 41 0 NA NA NA 35000
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## 2673 Argentina 2019 360 34 0 NA NA NA NA
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## 2720 Argentina 2019 225 42 0 1 NA 1 2000
## 2721 Argentina 2019 148 33 0 0 0 0 18000
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## 3065 Argentina 2019 428 37 0 0 0 0 12000
## 3066 Argentina 2019 321 64 0 NA NA NA NA
## 3067 Argentina 2019 355 34 0 0 0 0 20000
## 3068 Argentina 2019 375 47 0 0 0 0 40000
## 3069 Argentina 2019 379 76 0 NA NA NA 30000
## 3070 Argentina 2019 214 58 0 0 0 0 18000
## 3071 Argentina 2019 214 33 0 0 0 0 20000
## 3072 Argentina 2019 214 32 1 NA NA NA 4000
## 3073 Argentina 2019 124 46 0 0 0 0 65000
## 3074 Argentina 2019 124 38 0 0 0 0 18000
## 3075 Argentina 2019 124 33 0 0 0 0 20000
## 3076 Argentina 2019 124 31 0 0 0 0 25000
## 3077 Argentina 2019 176 44 0 0 0 0 30000
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## 3079 Argentina 2019 176 44 0 NA NA NA NA
## 3080 Argentina 2019 176 42 0 0 0 0 32000
## 3081 Argentina 2019 90 31 1 NA NA NA 2500
## 3082 Argentina 2019 132 53 1 NA NA NA 3000
## 3083 Argentina 2019 123 48 0 1 NA 1 20000
## 3084 Argentina 2019 123 47 0 0 0 0 26000
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## 3092 Argentina 2019 95 28 0 0 0 0 18000
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## 3095 Argentina 2019 123 29 0 0 0 0 30000
## 3096 Argentina 2019 133 29 1 1 1 1 20000
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## 3098 Argentina 2019 120 58 0 0 0 0 37000
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## 3143 Argentina 2019 332 52 0 0 0 0 NA
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## 3165 Argentina 2019 321 37 0 NA NA NA NA
## 3166 Argentina 2019 170 46 1 NA NA NA NA
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## 3170 Argentina 2019 108 51 0 NA NA NA 6000
## 3171 Argentina 2019 170 48 0 0 0 0 40000
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## 3174 Argentina 2019 103 27 0 1 NA 1 5000
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## 3275 Argentina 2019 65 36 0 0 0 0 NA
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## 3277 Argentina 2019 82 59 0 0 0 0 20000
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## 3299 Argentina 2019 179 42 0 0 0 0 24000
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## 3301 Argentina 2019 154 26 0 0 0 0 15000
## 3302 Argentina 2019 251 51 0 0 0 0 24000
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## 3311 Argentina 2019 171 41 0 0 0 0 20000
## 3312 Argentina 2019 171 30 0 0 0 0 NA
## 3313 Argentina 2019 149 22 1 NA NA NA 1500
## 3314 Argentina 2019 193 33 0 0 0 0 32000
## 3315 Argentina 2019 345 54 0 NA NA NA NA
## 3316 Argentina 2019 345 51 0 0 0 0 NA
## 3317 Argentina 2019 245 56 0 0 0 0 40000
## 3318 Argentina 2019 245 56 0 0 NA 0 8000
## 3319 Argentina 2019 245 20 0 0 0 0 NA
## 3320 Argentina 2019 323 54 0 0 0 0 40000
## 3321 Argentina 2019 323 43 0 1 NA 1 10000
## 3322 Argentina 2019 126 41 0 0 1 0 20000
## 3323 Argentina 2019 126 29 0 0 0 0 22000
## 3324 Argentina 2019 343 39 0 0 0 0 30000
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## 3326 Argentina 2019 343 22 0 1 0 1 NA
## 3327 Argentina 2019 343 18 0 1 0 1 8000
## 3328 Argentina 2019 281 23 0 NA NA NA 40000
## 3329 Argentina 2019 273 57 0 NA NA NA 3000
## 3330 Argentina 2019 273 29 1 1 1 1 NA
## 3331 Argentina 2019 323 41 0 0 0 0 54000
## 3332 Argentina 2019 241 38 0 0 0 0 NA
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## 3342 Argentina 2019 569 62 0 1 NA 1 9000
## 3343 Argentina 2019 881 27 0 0 0 0 20000
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## 3346 Argentina 2019 575 41 0 1 NA 1 8000
## 3347 Argentina 2019 90 45 0 NA NA NA 4500
## 3348 Argentina 2019 83 41 1 1 1 1 6000
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## 3350 Argentina 2019 83 44 0 1 1 1 NA
## 3351 Argentina 2019 83 63 0 NA NA NA NA
## 3352 Argentina 2019 83 64 0 NA NA NA NA
## 3353 Argentina 2019 83 35 0 1 1 1 NA
## 3354 Argentina 2019 83 22 0 NA NA NA 20000
## 3355 Argentina 2019 83 36 0 NA NA NA 50000
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## 3357 Argentina 2019 80 45 0 1 1 1 10000
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## 3359 Argentina 2019 77 34 0 0 0 0 NA
## 3360 Argentina 2019 77 38 0 NA NA NA 9000
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## 3364 Argentina 2019 58 32 0 NA NA NA 50000
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## 3396 Argentina 2019 82 43 1 NA NA NA NA
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## 3412 Argentina 2019 200 37 0 NA NA NA 60000
## 3413 Argentina 2019 187 37 0 0 NA 0 4600
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## 3415 Argentina 2019 187 20 0 NA NA NA NA
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## 3417 Argentina 2019 166 50 0 NA NA NA 15000
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## 3420 Argentina 2019 193 31 1 NA NA NA 8000
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## 3422 Argentina 2019 155 47 0 1 0 1 NA
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## 3424 Argentina 2019 155 45 0 NA NA NA 10000
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## 3427 Argentina 2019 175 30 0 NA NA NA 18000
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## 3451 Argentina 2019 621 55 1 NA NA NA 7000
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## 3457 Argentina 2019 93 50 0 0 0 0 25000
## 3458 Argentina 2019 93 26 0 1 NA 1 NA
## 3459 Argentina 2019 93 37 0 0 0 0 NA
## 3460 Argentina 2019 77 37 0 NA NA NA 22000
## 3461 Argentina 2019 89 32 0 1 1 1 17000
## 3462 Argentina 2019 96 18 0 1 1 1 8000
## 3463 Argentina 2019 96 60 0 NA NA NA 25000
## 3464 Argentina 2019 96 54 0 NA NA NA NA
## 3465 Argentina 2019 96 29 0 NA NA NA NA
## 3466 Argentina 2019 100 54 0 1 NA 1 13000
## 3467 Argentina 2019 100 26 1 1 0 1 10000
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## 3471 Argentina 2019 96 35 0 0 0 0 25000
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## 3481 Argentina 2019 40 43 0 0 0 0 NA
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## 3528 Argentina 2019 160 39 0 0 0 0 18000
## 3529 Argentina 2019 166 34 0 1 1 1 17000
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## 3551 Argentina 2019 327 43 0 0 0 0 60000
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## 3556 Argentina 2019 612 64 0 NA NA NA 5000
## 3557 Argentina 2019 612 20 0 1 0 1 9000
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## 3559 Argentina 2019 607 33 0 0 0 0 36000
## 3560 Argentina 2019 841 55 0 NA NA NA 15000
## 3561 Argentina 2019 841 63 0 NA NA NA 10000
## 3562 Argentina 2019 621 45 0 0 0 0 NA
## 3563 Argentina 2019 621 32 0 0 0 0 20000
## 3564 Argentina 2019 621 27 0 0 0 0 20000
## 3565 Argentina 2019 579 36 1 NA NA NA 5000
## 3566 Argentina 2019 579 27 0 1 0 1 9000
## 3567 Argentina 2019 597 29 0 NA NA NA 8000
## 3568 Argentina 2019 597 53 0 0 0 0 30000
## 3569 Argentina 2019 597 26 0 0 0 0 20000
## 3570 Argentina 2019 93 30 0 0 NA 0 NA
## 3571 Argentina 2019 93 39 0 0 0 0 17000
## 3572 Argentina 2019 71 53 0 NA NA NA NA
## 3573 Argentina 2019 71 51 0 0 0 0 NA
## 3574 Argentina 2019 71 29 0 0 1 0 10000
## 3575 Argentina 2019 71 24 0 0 1 0 NA
## 3576 Argentina 2019 95 61 0 NA NA NA NA
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## 3578 Argentina 2019 79 36 0 NA NA NA NA
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## 3581 Argentina 2019 84 23 1 NA NA NA 4000
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## 3587 Argentina 2019 40 35 0 0 0 0 NA
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## 3595 Argentina 2019 74 28 0 1 1 1 NA
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## 3597 Argentina 2019 81 15 0 NA NA NA 4000
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## 3605 Argentina 2019 95 26 1 NA NA NA 1500
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## 3666 Argentina 2019 573 19 0 NA NA NA 5000
## 3667 Argentina 2019 573 18 0 NA NA NA 5000
## 3668 Argentina 2019 943 37 0 1 0 1 10000
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## 3675 Argentina 2019 64 45 1 NA NA NA NA
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## 3703 Argentina 2019 79 45 1 NA NA NA NA
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## 3708 Argentina 2019 76 25 1 NA NA NA 10000
## 3709 Argentina 2019 76 23 1 1 1 1 6000
## 3710 Argentina 2019 83 40 0 0 0 0 16000
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## 3768 Argentina 2019 642 44 0 NA NA NA 7000
## 3769 Argentina 2019 642 22 0 0 0 0 16000
## 3770 Argentina 2019 669 65 0 0 0 0 42000
## 3771 Argentina 2019 669 28 0 1 0 1 30000
## 3772 Argentina 2019 606 38 1 NA NA NA 10000
## 3773 Argentina 2019 844 34 0 0 0 0 27000
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## 3775 Argentina 2019 897 25 0 1 1 1 12000
## 3776 Argentina 2019 644 33 0 NA NA NA NA
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## 3781 Argentina 2019 633 21 1 1 1 1 NA
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## 3801 Argentina 2019 63 58 0 0 0 0 19000
## 3802 Argentina 2019 81 42 0 0 0 0 28000
## 3803 Argentina 2019 81 29 0 0 0 0 18000
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## 3807 Argentina 2019 76 46 1 1 1 1 NA
## 3808 Argentina 2019 78 36 0 0 0 0 26000
## 3809 Argentina 2019 78 36 0 0 NA 0 15000
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## 3811 Argentina 2019 89 55 0 1 1 1 18000
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## 3815 Argentina 2019 148 36 1 1 NA 1 4000
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## 4050 Argentina 2019 323 22 0 0 0 0 NA
## 4051 Argentina 2019 233 29 0 1 1 1 7000
## 4052 Argentina 2019 224 30 0 0 0 0 NA
## 4053 Argentina 2019 453 41 0 0 0 0 40000
## 4054 Argentina 2019 268 30 0 1 1 1 13000
## 4055 Argentina 2019 389 45 1 0 NA 0 7000
## 4056 Argentina 2019 300 59 0 0 0 0 25000
## 4057 Argentina 2019 453 56 0 0 0 0 40000
## 4058 Argentina 2019 318 20 0 1 0 1 NA
## 4059 Argentina 2019 439 58 1 NA NA NA 15000
## 4060 Argentina 2019 439 37 0 0 0 0 28000
## 4061 Argentina 2019 294 38 0 1 NA 1 15000
## 4062 Argentina 2019 294 48 0 0 0 0 60000
## 4063 Argentina 2019 294 49 0 0 0 0 60000
## 4064 Argentina 2019 324 28 1 NA NA NA 15000
## 4065 Argentina 2019 324 43 0 NA NA NA 18000
## 4066 Argentina 2019 324 44 0 0 0 0 32000
## 4067 Argentina 2019 669 26 0 0 0 0 18000
## 4068 Argentina 2019 611 49 0 1 0 1 19000
## 4069 Argentina 2019 611 26 1 NA NA NA 8000
## 4070 Argentina 2019 687 53 0 NA NA NA 30000
## 4071 Argentina 2019 687 32 1 1 NA 1 2000
## 4072 Argentina 2019 687 63 0 0 NA 0 12000
## 4073 Argentina 2019 687 26 1 1 0 1 8000
## 4074 Argentina 2019 585 33 1 0 NA 0 5700
## 4075 Argentina 2019 811 18 1 1 1 1 5200
## 4076 Argentina 2019 811 44 0 NA NA NA 8000
## 4077 Argentina 2019 692 51 0 0 0 0 40000
## 4078 Argentina 2019 100 43 0 NA NA NA 7000
## 4079 Argentina 2019 100 36 0 0 0 0 20000
## 4080 Argentina 2019 100 33 0 0 0 0 17000
## 4081 Argentina 2019 61 26 0 0 0 0 12000
## 4082 Argentina 2019 83 46 0 1 1 1 9000
## 4083 Argentina 2019 83 40 0 NA NA NA NA
## 4084 Argentina 2019 83 66 0 NA NA NA 20000
## 4085 Argentina 2019 83 62 0 NA NA NA 20000
## 4086 Argentina 2019 50 73 0 NA NA NA NA
## 4087 Argentina 2019 50 46 0 NA NA NA NA
## 4088 Argentina 2019 64 47 0 1 1 1 NA
## 4089 Argentina 2019 64 46 0 NA NA NA NA
## 4090 Argentina 2019 117 64 0 0 0 0 18000
## 4091 Argentina 2019 117 37 0 1 NA 1 8000
## 4092 Argentina 2019 117 23 0 1 NA 1 4800
## 4093 Argentina 2019 78 28 1 1 1 1 4800
## 4094 Argentina 2019 90 49 0 0 0 0 32000
## 4095 Argentina 2019 78 35 0 NA NA NA 15000
## 4096 Argentina 2019 74 61 0 NA NA NA 7000
## 4097 Argentina 2019 74 55 0 0 0 0 15000
## 4098 Argentina 2019 93 57 0 0 NA 0 4300
## 4099 Argentina 2019 93 32 0 0 0 0 20000
## 4100 Argentina 2019 93 23 0 0 0 0 12000
## 4101 Argentina 2019 93 40 1 NA NA NA 500
## 4102 Argentina 2019 84 49 0 NA NA NA NA
## 4103 Argentina 2019 84 46 0 0 0 0 30000
## 4104 Argentina 2019 80 40 0 0 0 0 32000
## 4105 Argentina 2019 58 71 0 0 0 0 NA
## 4106 Argentina 2019 82 51 1 0 NA 0 4200
## 4107 Argentina 2019 82 31 1 0 0 0 15000
## 4108 Argentina 2019 67 49 0 0 0 0 37000
## 4109 Argentina 2019 84 22 1 NA NA NA NA
## 4110 Argentina 2019 84 20 1 0 0 0 NA
## 4111 Argentina 2019 84 28 0 1 1 1 NA
## 4112 Argentina 2019 67 29 0 1 0 1 NA
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## 4114 Argentina 2019 61 30 0 0 0 0 NA
## 4115 Argentina 2019 84 38 0 NA NA NA 8000
## 4116 Argentina 2019 84 41 0 0 0 0 15000
## 4117 Argentina 2019 84 60 0 0 0 0 40000
## 4118 Argentina 2019 84 60 0 NA NA NA 8000
## 4119 Argentina 2019 96 23 0 1 1 1 16000
## 4120 Argentina 2019 84 60 0 0 1 0 NA
## 4121 Argentina 2019 155 44 0 1 0 1 NA
## 4122 Argentina 2019 175 45 0 NA NA NA 18000
## 4123 Argentina 2019 175 37 1 NA NA NA 8000
## 4124 Argentina 2019 175 35 0 1 0 1 10000
## 4125 Argentina 2019 181 43 0 0 0 0 25000
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## 4128 Argentina 2019 93 39 0 1 0 1 10000
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## 4130 Argentina 2019 93 57 0 1 NA 1 4500
## 4131 Argentina 2019 93 36 0 NA NA NA 2000
## 4132 Argentina 2019 93 29 0 1 NA 1 9000
## 4133 Argentina 2019 93 21 0 1 0 1 10000
## 4134 Argentina 2019 93 34 0 1 0 1 12000
## 4135 Argentina 2019 251 47 0 0 0 0 NA
## 4136 Argentina 2019 251 43 0 0 0 0 50000
## 4137 Argentina 2019 176 41 0 0 0 0 18000
## 4138 Argentina 2019 91 29 0 0 0 0 20000
## 4139 Argentina 2019 172 38 1 NA NA NA 8000
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## 4141 Argentina 2019 172 37 1 1 NA 1 4000
## 4142 Argentina 2019 168 30 0 NA NA NA 5000
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## 4145 Argentina 2019 261 31 1 0 0 0 25000
## 4146 Argentina 2019 191 55 0 0 0 0 15000
## 4147 Argentina 2019 284 60 0 NA NA NA NA
## 4148 Argentina 2019 284 28 0 0 0 0 28000
## 4149 Argentina 2019 284 33 1 1 0 1 NA
## 4150 Argentina 2019 213 52 0 NA NA NA 30000
## 4151 Argentina 2019 213 24 0 0 0 0 32000
## 4152 Argentina 2019 213 52 0 NA NA NA 30000
## 4153 Argentina 2019 213 43 0 0 0 0 35000
## 4154 Argentina 2019 213 21 1 1 1 1 10000
## 4155 Argentina 2019 453 55 0 0 0 0 34000
## 4156 Argentina 2019 453 27 0 0 0 0 6000
## 4157 Argentina 2019 126 46 0 0 0 0 42000
## 4158 Argentina 2019 264 28 0 0 0 0 30000
## 4159 Argentina 2019 547 55 1 0 0 0 24000
## 4160 Argentina 2019 324 25 0 0 0 0 50000
## 4161 Argentina 2019 453 49 0 0 0 0 22000
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## 4163 Argentina 2019 366 40 0 NA NA NA 10000
## 4164 Argentina 2019 327 32 0 0 0 0 30000
## 4165 Argentina 2019 420 41 0 NA NA NA NA
## 4166 Argentina 2019 363 40 0 0 0 0 24000
## 4167 Argentina 2019 363 46 0 0 0 0 68000
## 4168 Argentina 2019 284 40 0 NA NA NA 35000
## 4169 Argentina 2019 267 57 0 NA NA NA 20000
## 4170 Argentina 2019 267 52 0 NA NA NA 20000
## 4171 Argentina 2019 363 63 0 0 0 0 34000
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## 4173 Argentina 2019 692 49 0 0 0 0 19000
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## 4175 Argentina 2019 494 59 0 0 NA 0 8000
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## 4178 Argentina 2019 494 58 0 0 NA 0 5600
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## 4180 Argentina 2019 600 39 0 0 0 0 20000
## 4181 Argentina 2019 692 28 0 1 0 1 30000
## 4182 Argentina 2019 692 26 0 0 0 0 30000
## 4183 Argentina 2019 692 36 1 1 NA 1 2160
## 4184 Argentina 2019 610 53 0 NA NA NA 25000
## 4185 Argentina 2019 897 45 0 NA NA NA 5000
## 4186 Argentina 2019 885 82 0 NA NA NA 8000
## 4187 Argentina 2019 61 53 0 0 0 0 NA
## 4188 Argentina 2019 61 57 0 0 0 0 NA
## 4189 Argentina 2019 76 34 0 1 1 1 16000
## 4190 Argentina 2019 65 42 0 NA NA NA NA
## 4191 Argentina 2019 65 42 0 NA NA NA NA
## 4192 Argentina 2019 65 35 0 NA NA NA NA
## 4193 Argentina 2019 65 30 0 NA NA NA NA
## 4194 Argentina 2019 65 38 0 0 0 0 45000
## 4195 Argentina 2019 78 55 1 1 NA 1 5000
## 4196 Argentina 2019 78 56 0 NA NA NA 3500
## 4197 Argentina 2019 78 28 0 1 1 1 NA
## 4198 Argentina 2019 78 24 0 0 0 0 NA
## 4199 Argentina 2019 78 48 0 0 0 0 53000
## 4200 Argentina 2019 78 44 0 NA NA NA NA
## 4201 Argentina 2019 78 25 0 1 1 1 NA
## 4202 Argentina 2019 96 39 0 1 1 1 10000
## 4203 Argentina 2019 96 49 0 0 0 0 6000
## 4204 Argentina 2019 96 32 0 0 0 0 15000
## 4205 Argentina 2019 71 49 0 0 0 0 NA
## 4206 Argentina 2019 71 50 0 0 0 0 NA
## 4207 Argentina 2019 50 37 0 1 1 1 30000
## 4208 Argentina 2019 80 25 0 1 1 1 7000
## 4209 Argentina 2019 80 40 0 0 0 0 15000
## 4210 Argentina 2019 80 45 0 NA NA NA 25000
## 4211 Argentina 2019 58 38 0 0 0 0 40000
## 4212 Argentina 2019 58 39 0 0 0 0 25000
## 4213 Argentina 2019 58 54 0 NA NA NA 20000
## 4214 Argentina 2019 58 49 0 NA NA NA 20000
## 4215 Argentina 2019 84 32 0 0 0 0 23000
## 4216 Argentina 2019 75 40 0 0 0 0 14000
## 4217 Argentina 2019 148 24 0 1 1 1 10000
## 4218 Argentina 2019 84 29 1 1 1 1 8000
## 4219 Argentina 2019 75 32 1 NA NA NA 4000
## 4220 Argentina 2019 83 57 0 NA NA NA NA
## 4221 Argentina 2019 83 33 0 0 0 0 22000
## 4222 Argentina 2019 83 63 0 0 0 0 16000
## 4223 Argentina 2019 83 39 0 0 0 0 20000
## 4224 Argentina 2019 71 39 0 0 1 0 19000
## 4225 Argentina 2019 71 36 0 NA NA NA NA
## 4226 Argentina 2019 84 48 1 1 NA 1 1200
## 4227 Argentina 2019 65 54 0 0 0 0 45000
## 4228 Argentina 2019 80 47 0 NA NA NA 12000
## 4229 Argentina 2019 80 47 0 0 0 0 20000
## 4230 Argentina 2019 79 78 0 NA NA NA NA
## 4231 Argentina 2019 83 40 0 0 0 0 28000
## 4232 Argentina 2019 83 40 0 0 0 0 NA
## 4233 Argentina 2019 175 46 0 1 NA 1 4500
## 4234 Argentina 2019 175 50 0 1 0 1 18000
## 4235 Argentina 2019 176 48 0 0 0 0 18000
## 4236 Argentina 2019 176 35 0 0 0 0 18000
## 4237 Argentina 2019 91 30 0 0 0 0 17000
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## 4240 Argentina 2019 176 41 0 0 0 0 27000
## 4241 Argentina 2019 510 40 0 0 0 0 23000
## 4242 Argentina 2019 219 49 0 NA NA NA 20000
## 4243 Argentina 2019 219 50 0 NA NA NA NA
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## 4253 Argentina 2019 149 22 0 0 0 0 17000
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## 4256 Argentina 2019 149 56 0 NA NA NA 15000
## 4257 Argentina 2019 261 43 0 0 0 0 45000
## 4258 Argentina 2019 261 58 0 0 0 0 30000
## 4259 Argentina 2019 184 20 0 0 0 0 15000
## 4260 Argentina 2019 170 36 0 0 0 0 60000
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## 4264 Argentina 2019 268 39 0 NA NA NA 20000
## 4265 Argentina 2019 268 40 0 0 0 0 20000
## 4266 Argentina 2019 312 55 0 NA NA NA 40000
## 4267 Argentina 2019 312 47 0 0 0 0 20000
## 4268 Argentina 2019 312 43 0 0 0 0 40000
## 4269 Argentina 2019 312 45 1 0 0 0 NA
## 4270 Argentina 2019 282 60 0 0 0 0 NA
## 4271 Argentina 2019 282 20 0 NA NA NA 2000
## 4272 Argentina 2019 439 27 0 1 1 1 16000
## 4273 Argentina 2019 281 48 0 0 0 0 28000
## 4274 Argentina 2019 300 36 0 0 0 0 40000
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## 4276 Argentina 2019 300 46 0 0 0 0 30000
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## 4278 Argentina 2019 363 34 0 NA NA NA 27000
## 4279 Argentina 2019 294 58 0 0 0 0 NA
## 4280 Argentina 2019 143 46 0 0 0 0 25000
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## 4283 Argentina 2019 143 23 0 1 NA 1 6500
## 4284 Argentina 2019 143 34 0 0 0 0 29000
## 4285 Argentina 2019 143 26 0 0 0 0 27000
## 4286 Argentina 2019 143 22 0 0 0 0 NA
## 4287 Argentina 2019 520 68 0 NA NA NA 12000
## 4288 Argentina 2019 520 42 0 0 0 0 35000
## 4289 Argentina 2019 614 33 0 1 0 1 10000
## 4290 Argentina 2019 885 28 1 NA NA NA NA
## 4291 Argentina 2019 885 25 0 NA NA NA NA
## 4292 Argentina 2019 686 37 0 NA NA NA 25000
## 4293 Argentina 2019 686 34 0 0 0 0 21000
## 4294 Argentina 2019 86 61 1 NA NA NA 2000
## 4295 Argentina 2019 86 29 1 1 1 1 9500
## 4296 Argentina 2019 86 34 0 0 0 0 17000
## 4297 Argentina 2019 86 43 0 0 0 0 25000
## 4298 Argentina 2019 86 58 0 NA NA NA 10000
## 4299 Argentina 2019 86 59 1 NA NA NA 4000
## 4300 Argentina 2019 86 23 1 NA NA NA 1000
## 4301 Argentina 2019 65 76 0 NA NA NA 5000
## 4302 Argentina 2019 65 77 0 NA NA NA 5000
## 4303 Argentina 2019 101 48 1 0 0 0 6000
## 4304 Argentina 2019 67 39 0 0 0 0 NA
## 4305 Argentina 2019 67 80 0 NA NA NA NA
## 4306 Argentina 2019 67 48 0 NA NA NA NA
## 4307 Argentina 2019 76 47 1 NA NA NA NA
## 4308 Argentina 2019 76 44 0 0 0 0 25000
## 4309 Argentina 2019 76 38 0 0 0 0 20000
## 4310 Argentina 2019 80 45 0 0 0 0 NA
## 4311 Argentina 2019 78 31 0 0 0 0 25000
## 4312 Argentina 2019 78 39 0 1 1 1 19000
## 4313 Argentina 2019 64 80 0 NA NA NA NA
## 4314 Argentina 2019 72 34 0 0 0 0 60000
## 4315 Argentina 2019 72 39 0 1 0 1 28000
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## 4317 Argentina 2019 75 45 0 1 NA 1 19200
## 4318 Argentina 2019 71 52 0 0 0 0 30000
## 4319 Argentina 2019 104 28 0 0 0 0 15000
## 4320 Argentina 2019 50 68 0 NA NA NA NA
## 4321 Argentina 2019 50 66 0 NA NA NA NA
## 4322 Argentina 2019 63 68 0 NA NA NA NA
## 4323 Argentina 2019 63 32 0 0 0 0 NA
## 4324 Argentina 2019 63 36 0 0 0 0 NA
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## 4327 Argentina 2019 83 49 0 0 NA 0 6290
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## 4330 Argentina 2019 68 27 0 1 1 1 40000
## 4331 Argentina 2019 68 44 0 NA NA NA 20000
## 4332 Argentina 2019 68 42 0 NA NA NA 25000
## 4333 Argentina 2019 83 77 0 NA NA NA 6000
## 4334 Argentina 2019 75 32 1 1 1 1 13000
## 4335 Argentina 2019 64 39 0 NA NA NA NA
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## 4337 Argentina 2019 149 42 0 0 0 0 31800
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## 4339 Argentina 2019 83 62 0 NA NA NA NA
## 4340 Argentina 2019 83 50 0 NA NA NA NA
## 4341 Argentina 2019 83 36 0 0 0 0 NA
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## 4366 Argentina 2019 251 35 0 NA NA NA 20000
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## 4372 Argentina 2019 155 24 0 1 1 1 12000
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## 4407 Argentina 2019 213 31 0 0 1 0 35000
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## 4412 Argentina 2019 548 24 0 0 0 0 10000
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## 4420 Argentina 2019 96 17 1 1 NA 1 6000
## 4421 Argentina 2019 96 30 0 NA NA NA 35000
## 4422 Argentina 2019 96 38 0 0 0 0 15000
## 4423 Argentina 2019 84 28 1 0 0 0 NA
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## 4430 Argentina 2019 76 48 0 0 0 0 NA
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## 4433 Argentina 2019 81 53 1 1 NA 1 14000
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## 4437 Argentina 2019 96 23 1 1 1 1 9000
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## 4440 Argentina 2019 80 48 1 NA NA NA NA
## 4441 Argentina 2019 78 63 0 NA NA NA 35000
## 4442 Argentina 2019 78 27 0 NA NA NA 25000
## 4443 Argentina 2019 71 47 1 1 1 1 NA
## 4444 Argentina 2019 77 44 0 0 0 0 30000
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## 4450 Argentina 2019 71 54 0 NA NA NA 10000
## 4451 Argentina 2019 71 26 0 NA NA NA 5000
## 4452 Argentina 2019 71 53 0 0 1 0 NA
## 4453 Argentina 2019 71 30 0 NA NA NA NA
## 4454 Argentina 2019 71 35 0 0 0 0 20000
## 4455 Argentina 2019 71 38 1 NA NA NA 6000
## 4456 Argentina 2019 96 61 0 0 0 0 25000
## 4457 Argentina 2019 100 42 0 NA NA NA 25000
## 4458 Argentina 2019 68 48 0 0 0 0 24000
## 4459 Argentina 2019 64 43 0 0 0 0 19000
## 4460 Argentina 2019 64 22 1 NA NA NA NA
## 4461 Argentina 2019 149 48 0 NA NA NA 15000
## 4462 Argentina 2019 149 48 0 NA NA NA NA
## 4463 Argentina 2019 149 35 0 NA NA NA 8000
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## 4468 Argentina 2019 170 31 0 1 0 1 18000
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## 4505 Argentina 2019 273 22 0 0 0 0 NA
## 4506 Argentina 2019 264 45 0 NA NA NA 2000
## 4507 Argentina 2019 264 25 0 NA NA NA 2000
## 4508 Argentina 2019 264 17 0 NA NA NA 2000
## 4509 Argentina 2019 218 61 1 0 NA 0 10000
## 4510 Argentina 2019 218 51 0 0 0 0 35000
## 4511 Argentina 2019 323 29 0 0 0 0 15000
## 4512 Argentina 2019 323 31 0 0 0 0 40000
## 4513 Argentina 2019 233 25 0 0 0 0 28000
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## 4515 Argentina 2019 288 41 0 NA NA NA NA
## 4516 Argentina 2019 218 50 1 NA NA NA 21000
## 4517 Argentina 2019 218 46 0 NA NA NA NA
## 4518 Argentina 2019 218 44 0 NA NA NA NA
## 4519 Argentina 2019 218 20 0 NA NA NA NA
## 4520 Argentina 2019 620 51 0 0 0 0 15000
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## 4535 Argentina 2019 101 53 0 NA NA NA NA
## 4536 Argentina 2019 101 53 0 NA NA NA NA
## 4537 Argentina 2019 101 57 0 0 0 0 28000
## 4538 Argentina 2019 101 21 1 NA NA NA 4000
## 4539 Argentina 2019 101 44 1 0 0 0 13000
## 4540 Argentina 2019 101 40 1 0 0 0 10000
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## 4542 Argentina 2019 96 49 1 1 NA 1 NA
## 4543 Argentina 2019 80 70 0 NA NA NA NA
## 4544 Argentina 2019 80 42 0 1 NA 1 2000
## 4545 Argentina 2019 80 21 1 NA NA NA 1000
## 4546 Argentina 2019 78 31 0 0 0 0 35000
## 4547 Argentina 2019 50 34 0 NA NA NA 20000
## 4548 Argentina 2019 96 26 1 NA NA NA 1500
## 4549 Argentina 2019 88 41 0 NA NA NA 20000
## 4550 Argentina 2019 88 39 0 NA NA NA 15000
## 4551 Argentina 2019 90 45 0 NA NA NA 6000
## 4552 Argentina 2019 71 26 0 NA NA NA 5000
## 4553 Argentina 2019 86 48 0 0 0 0 19000
## 4554 Argentina 2019 82 30 0 1 1 1 8000
## 4555 Argentina 2019 83 47 0 0 0 0 17000
## 4556 Argentina 2019 83 28 0 1 NA 1 7000
## 4557 Argentina 2019 89 56 0 1 1 1 10000
## 4558 Argentina 2019 89 27 0 NA NA NA 10000
## 4559 Argentina 2019 64 34 0 0 0 0 22000
## 4560 Argentina 2019 90 23 0 1 1 1 10000
## 4561 Argentina 2019 93 34 1 0 NA 0 6000
## 4562 Argentina 2019 93 30 0 1 1 1 16000
## 4563 Argentina 2019 93 31 0 1 1 1 NA
## 4564 Argentina 2019 93 49 0 1 1 1 8000
## 4565 Argentina 2019 93 48 1 1 1 1 NA
## 4566 Argentina 2019 100 38 0 0 0 0 NA
## 4567 Argentina 2019 100 34 0 NA NA NA NA
## 4568 Argentina 2019 86 30 0 0 0 0 25000
## 4569 Argentina 2019 86 31 1 1 NA 1 2400
## 4570 Argentina 2019 77 36 0 1 1 1 15000
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## 4577 Argentina 2019 219 53 0 NA NA NA 10000
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## 4581 Argentina 2019 144 20 0 NA NA NA 16000
## 4582 Argentina 2019 144 18 0 1 0 1 9000
## 4583 Argentina 2019 242 23 0 1 0 1 15000
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## 4585 Argentina 2019 224 35 0 0 0 0 18000
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## 4587 Argentina 2019 224 42 0 0 NA 0 18000
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## 4589 Argentina 2019 225 33 1 NA NA NA 3500
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## 4591 Argentina 2019 225 40 0 0 0 0 12000
## 4592 Argentina 2019 225 21 0 1 NA 1 5000
## 4593 Argentina 2019 190 48 0 0 0 0 20000
## 4594 Argentina 2019 175 70 0 0 0 0 26000
## 4595 Argentina 2019 175 41 0 NA NA NA 2000
## 4596 Argentina 2019 175 42 0 0 0 0 26000
## 4597 Argentina 2019 157 58 0 0 0 0 23000
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## 4600 Argentina 2019 140 54 0 0 0 0 22000
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## 4648 Argentina 2019 117 31 0 NA NA NA 12000
## 4649 Argentina 2019 117 28 0 0 NA 0 5000
## 4650 Argentina 2019 74 66 1 NA NA NA NA
## 4651 Argentina 2019 81 32 0 NA NA NA 16000
## 4652 Argentina 2019 76 63 0 0 0 0 12000
## 4653 Argentina 2019 90 26 1 1 1 1 4800
## 4654 Argentina 2019 90 31 1 1 1 1 6000
## 4655 Argentina 2019 74 45 0 NA NA NA NA
## 4656 Argentina 2019 74 40 0 NA NA NA 20000
## 4657 Argentina 2019 74 20 0 1 1 1 NA
## 4658 Argentina 2019 74 21 0 1 1 1 NA
## 4659 Argentina 2019 63 41 0 1 1 1 NA
## 4660 Argentina 2019 95 56 0 0 0 0 15000
## 4661 Argentina 2019 148 36 1 1 1 1 10000
## 4662 Argentina 2019 76 28 0 NA NA NA 1000
## 4663 Argentina 2019 76 31 0 0 0 0 26000
## 4664 Argentina 2019 71 40 1 0 0 0 12000
## 4665 Argentina 2019 82 49 0 0 0 0 NA
## 4666 Argentina 2019 89 47 0 0 0 0 30000
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## 4669 Argentina 2019 75 25 0 0 0 0 18000
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## 4681 Argentina 2019 219 39 1 1 NA 1 4500
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## 4683 Argentina 2019 178 37 0 1 0 1 10000
## 4684 Argentina 2019 178 35 0 1 0 1 18000
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## 4691 Argentina 2019 93 30 0 NA NA NA 3000
## 4692 Argentina 2019 164 36 1 NA NA NA 10000
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## 4698 Argentina 2019 164 36 0 1 0 1 NA
## 4699 Argentina 2019 191 60 0 NA NA NA 10000
## 4700 Argentina 2019 166 62 0 0 0 0 20000
## 4701 Argentina 2019 166 42 0 0 0 0 20000
## 4702 Argentina 2019 166 31 0 0 0 0 16000
## 4703 Argentina 2019 166 36 0 0 0 0 14000
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## 4705 Argentina 2019 166 33 1 0 0 0 NA
## 4706 Argentina 2019 166 31 0 1 NA 1 NA
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## 4708 Argentina 2019 166 54 0 NA NA NA NA
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## 4710 Argentina 2019 162 30 0 0 0 0 NA
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## 4720 Argentina 2019 324 40 0 0 0 0 NA
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## 4722 Argentina 2019 268 42 0 0 0 0 30000
## 4723 Argentina 2019 343 37 0 0 0 0 20000
## 4724 Argentina 2019 343 30 0 NA NA NA 5000
## 4725 Argentina 2019 245 42 0 0 1 0 35000
## 4726 Argentina 2019 264 58 0 NA NA NA 20000
## 4727 Argentina 2019 264 27 1 NA NA NA 20000
## 4728 Argentina 2019 264 38 0 0 1 0 18000
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## 4730 Argentina 2019 335 50 0 0 0 0 30000
## 4731 Argentina 2019 587 57 0 NA NA NA NA
## 4732 Argentina 2019 587 57 0 0 0 0 NA
## 4733 Argentina 2019 811 40 0 0 0 0 20000
## 4734 Argentina 2019 588 65 0 0 0 0 50000
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## 4757 Argentina 2019 75 48 0 0 0 0 35000
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## 4760 Argentina 2019 76 42 0 0 0 0 24000
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## 4765 Argentina 2019 72 28 0 1 1 1 20000
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## 4768 Argentina 2019 78 27 1 1 1 1 3600
## 4769 Argentina 2019 82 36 0 0 0 0 12000
## 4770 Argentina 2019 90 43 0 0 0 0 NA
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## 4791 Argentina 2019 86 27 0 NA NA NA NA
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## 4793 Argentina 2019 219 49 0 0 0 0 32000
## 4794 Argentina 2019 181 43 0 0 0 0 30000
## 4795 Argentina 2019 175 28 0 0 0 0 25000
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## 4797 Argentina 2019 175 46 0 1 0 1 10000
## 4798 Argentina 2019 180 47 0 0 0 0 21000
## 4799 Argentina 2019 219 31 0 1 0 1 9000
## 4800 Argentina 2019 144 59 0 0 0 0 17000
## 4801 Argentina 2019 154 52 0 0 0 0 NA
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## 4806 Argentina 2019 179 64 0 0 0 0 NA
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## 5041 Argentina 2019 209 37 0 1 NA 1 5000
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## 5044 Argentina 2019 216 26 0 0 0 0 9000
## 5045 Argentina 2019 216 27 0 0 0 0 9000
## 5046 Argentina 2019 239 34 1 NA NA NA 25000
## 5047 Argentina 2019 250 57 1 NA NA NA NA
## 5048 Argentina 2019 143 44 0 0 0 0 12000
## 5049 Argentina 2019 143 46 0 0 1 0 NA
## 5050 Argentina 2019 143 50 1 0 1 0 14000
## 5051 Argentina 2019 144 55 0 1 NA 1 6000
## 5052 Argentina 2019 144 32 0 0 0 0 18000
## 5053 Argentina 2019 144 28 0 1 1 1 6000
## 5054 Argentina 2019 144 58 0 NA NA NA 8000
## 5055 Argentina 2019 144 56 0 0 0 0 20000
## 5056 Argentina 2019 144 32 0 1 NA 1 3000
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## 5125 Argentina 2019 112 53 0 NA NA NA NA
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## 5142 Argentina 2019 213 31 0 0 0 0 19000
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## 5146 Argentina 2019 250 43 1 NA NA NA NA
## 5147 Argentina 2019 250 21 1 NA NA NA 15000
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## 5149 Argentina 2019 250 19 1 NA NA NA 600
## 5150 Argentina 2019 280 71 1 NA NA NA 6000
## 5151 Argentina 2019 249 42 0 1 NA 1 1600
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## 5251 Argentina 2019 232 29 0 0 0 0 28000
## 5252 Argentina 2019 217 58 0 0 0 0 39000
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## 5776 Argentina 2019 122 29 0 0 0 0 15000
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## 5778 Argentina 2019 98 28 0 0 0 0 15000
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## 5780 Argentina 2019 98 29 0 0 0 0 25000
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## 5782 Argentina 2019 107 22 1 NA NA NA 2000
## 5783 Argentina 2019 113 23 0 1 NA 1 2500
## 5784 Argentina 2019 148 24 0 1 NA 1 10000
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## 5875 Argentina 2019 116 30 1 NA NA NA 12500
## 5876 Argentina 2019 116 55 1 NA NA NA 12500
## 5877 Argentina 2019 119 48 1 0 0 0 14000
## 5878 Argentina 2019 153 27 0 0 0 0 NA
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## 5981 Argentina 2019 115 48 0 0 0 0 NA
## 5982 Argentina 2019 131 35 0 0 0 0 NA
## 5983 Argentina 2019 104 56 0 NA NA NA 15000
## 5984 Argentina 2019 104 38 0 0 0 0 30000
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## 6016 Argentina 2019 113 48 1 1 NA 1 5600
## 6017 Argentina 2019 203 40 0 1 NA 1 3600
## 6018 Argentina 2019 203 22 0 1 NA 1 4800
## 6019 Argentina 2019 203 20 0 1 NA 1 4800
## 6020 Argentina 2019 111 59 0 0 0 0 25000
## 6021 Argentina 2019 111 57 0 0 0 0 28000
## 6022 Argentina 2019 201 44 1 NA NA NA 24000
## 6023 Argentina 2019 201 54 0 0 0 0 20000
## 6024 Argentina 2019 203 26 0 1 NA 1 12000
## 6025 Argentina 2019 177 44 0 NA NA NA 5000
## 6026 Argentina 2019 177 36 0 NA NA NA 6000
## 6027 Argentina 2019 123 48 0 0 0 0 67000
## 6028 Argentina 2019 115 40 0 1 NA 1 5000
## 6029 Argentina 2019 136 28 0 1 1 1 4000
## 6030 Argentina 2019 108 57 0 0 0 0 14000
## 6031 Argentina 2019 108 29 0 1 1 1 9000
## 6032 Argentina 2019 108 39 0 0 0 0 15000
## 6033 Argentina 2019 108 40 0 0 0 0 18000
## 6034 Argentina 2019 128 31 0 1 NA 1 7100
## 6035 Argentina 2019 110 54 0 0 0 0 19000
## 6036 Argentina 2019 110 53 0 1 NA 1 2800
## 6037 Argentina 2019 161 49 0 0 0 0 22000
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## 6039 Argentina 2019 161 23 0 NA NA NA 9000
## 6040 Argentina 2019 161 47 0 1 NA 1 10000
## 6041 Argentina 2019 150 44 0 0 0 0 8000
## 6042 Argentina 2019 150 44 0 0 0 0 20000
## 6043 Argentina 2019 104 41 0 0 0 0 20000
## 6044 Argentina 2019 114 55 0 NA NA NA 20000
## 6045 Argentina 2019 114 39 0 NA NA NA 18000
## 6046 Argentina 2019 215 32 0 0 1 0 14000
## 6047 Argentina 2019 257 49 0 1 0 1 16800
## 6048 Argentina 2019 257 40 1 NA NA NA NA
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## 6050 Argentina 2019 257 86 0 NA NA NA NA
## 6051 Argentina 2019 257 34 1 NA NA NA 1000
## 6052 Argentina 2019 194 58 0 NA NA NA 1000
## 6053 Argentina 2019 194 34 0 0 0 0 20000
## 6054 Argentina 2019 194 46 0 1 0 1 12000
## 6055 Argentina 2019 194 19 0 1 NA 1 4500
## 6056 Argentina 2019 242 60 0 0 0 0 20000
## 6057 Argentina 2019 242 25 0 1 1 1 12000
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## 6061 Argentina 2019 253 22 0 1 1 1 5000
## 6062 Argentina 2019 247 51 0 0 0 0 15000
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## 6129 Argentina 2019 177 45 0 0 0 0 NA
## 6130 Argentina 2019 113 43 0 0 0 0 25000
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## 6160 Argentina 2019 111 24 0 1 1 1 7000
## 6161 Argentina 2019 175 40 0 NA NA NA 8000
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## 6165 Argentina 2019 175 57 0 NA NA NA 12000
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## 6167 Argentina 2019 175 21 0 1 1 1 7000
## 6168 Argentina 2019 237 39 0 NA NA NA 35000
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## 6176 Argentina 2019 213 22 0 NA NA NA 10000
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## 6227 Argentina 2019 111 51 0 NA NA NA NA
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## 6256 Argentina 2019 107 42 0 0 0 0 NA
## 6257 Argentina 2019 107 26 0 0 1 0 NA
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## 6259 Argentina 2019 92 63 0 1 NA 1 4200
## 6260 Argentina 2019 92 33 1 NA NA NA 4000
## 6261 Argentina 2019 114 45 0 0 0 0 25000
## 6262 Argentina 2019 111 36 0 0 0 0 20000
## 6263 Argentina 2019 111 41 0 0 0 0 25000
## 6264 Argentina 2019 111 31 0 0 0 0 20000
## 6265 Argentina 2019 111 29 0 0 0 0 22000
## 6266 Argentina 2019 111 29 0 0 0 0 26000
## 6267 Argentina 2019 117 56 0 1 NA 1 NA
## 6268 Argentina 2019 111 34 0 0 0 0 26000
## 6269 Argentina 2019 111 33 0 0 0 0 20000
## 6270 Argentina 2019 111 64 0 NA NA NA 8000
## 6271 Argentina 2019 102 51 0 1 NA 1 7500
## 6272 Argentina 2019 102 63 0 1 NA 1 6000
## 6273 Argentina 2019 102 23 0 0 0 0 9000
## 6274 Argentina 2019 124 34 0 NA NA NA 8000
## 6275 Argentina 2019 123 40 1 0 0 0 11500
## 6276 Argentina 2019 123 37 0 1 1 1 NA
## 6277 Argentina 2019 117 54 0 NA NA NA 14000
## 6278 Argentina 2019 117 48 0 0 0 0 13000
## 6279 Argentina 2019 117 45 0 0 0 0 20000
## 6280 Argentina 2019 122 24 1 NA NA NA 1500
## 6281 Argentina 2019 141 24 1 1 NA 1 1600
## 6282 Argentina 2019 141 22 0 1 NA 1 8000
## 6283 Argentina 2019 114 39 0 NA NA NA 35000
## 6284 Argentina 2019 234 48 1 1 NA 1 4800
## 6285 Argentina 2019 226 55 1 NA NA NA 3000
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## 6287 Argentina 2019 226 67 0 0 0 0 26000
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## 6289 Argentina 2019 257 49 0 0 0 0 22000
## 6290 Argentina 2019 257 37 0 0 0 0 18000
## 6291 Argentina 2019 257 24 0 NA NA NA 8000
## 6292 Argentina 2019 231 23 1 NA NA NA 3000
## 6293 Argentina 2019 231 21 1 NA NA NA 1000
## 6294 Argentina 2019 231 53 1 NA NA NA 5000
## 6295 Argentina 2019 231 30 0 NA NA NA 8000
## 6296 Argentina 2019 231 22 0 NA NA NA 3000
## 6297 Argentina 2019 231 49 0 NA NA NA 2500
## 6298 Argentina 2019 231 28 0 NA NA NA 3000
## 6299 Argentina 2019 253 55 0 1 1 1 3000
## 6300 Argentina 2019 253 47 0 1 NA 1 7000
## 6301 Argentina 2019 253 42 0 1 1 1 3000
## 6302 Argentina 2019 226 31 0 0 0 0 20000
## 6303 Argentina 2019 226 58 0 0 NA 0 8000
## 6304 Argentina 2019 243 43 0 1 1 1 17900
## 6305 Argentina 2019 243 37 0 0 0 0 31000
## 6306 Argentina 2019 216 28 0 1 1 1 10000
## 6307 Argentina 2019 245 44 0 1 NA 1 1500
## 6308 Argentina 2019 245 43 1 1 0 1 10000
## 6309 Argentina 2019 250 57 1 NA NA NA 10000
## 6310 Argentina 2019 250 32 0 NA NA NA 10000
## 6311 Argentina 2019 250 28 0 NA NA NA 10000
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## 6313 Argentina 2019 216 23 0 1 NA 1 2000
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## 6315 Argentina 2019 245 47 0 NA NA NA 8000
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## 6317 Argentina 2019 280 31 0 NA NA NA 20000
## 6318 Argentina 2019 280 28 0 0 1 0 20000
## 6319 Argentina 2019 280 35 0 0 0 0 32000
## 6320 Argentina 2019 280 37 0 0 0 0 50000
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## 6323 Argentina 2019 158 39 0 0 0 0 15000
## 6324 Argentina 2019 132 41 0 0 0 0 25000
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## 6331 Argentina 2019 109 36 0 0 0 0 22000
## 6332 Argentina 2019 162 31 0 1 0 1 17500
## 6333 Argentina 2019 110 53 1 NA NA NA NA
## 6334 Argentina 2019 100 60 0 0 0 0 NA
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## 6336 Argentina 2019 102 53 0 0 0 0 30000
## 6337 Argentina 2019 102 51 1 1 NA 1 2500
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## 6341 Argentina 2019 122 48 0 0 0 0 30000
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## 6349 Argentina 2019 102 38 0 0 0 0 28000
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## 6354 Argentina 2019 84 44 0 0 0 0 14000
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## 6356 Argentina 2019 112 41 1 NA NA NA 6000
## 6357 Argentina 2019 112 60 1 NA NA NA 8000
## 6358 Argentina 2019 112 60 0 1 NA 1 10000
## 6359 Argentina 2019 112 26 0 1 1 1 5000
## 6360 Argentina 2019 112 29 0 0 0 0 20000
## 6361 Argentina 2019 112 51 1 0 0 0 18000
## 6362 Argentina 2019 124 22 0 0 0 0 25000
## 6363 Argentina 2019 107 28 1 1 NA 1 960
## 6364 Argentina 2019 113 49 0 0 0 0 20000
## 6365 Argentina 2019 113 25 1 NA NA NA 2500
## 6366 Argentina 2019 113 22 0 NA NA NA 8000
## 6367 Argentina 2019 203 38 0 1 0 1 7000
## 6368 Argentina 2019 92 40 1 1 0 1 16000
## 6369 Argentina 2019 150 59 0 0 0 0 37000
## 6370 Argentina 2019 150 52 0 0 0 0 48000
## 6371 Argentina 2019 203 47 0 NA NA NA 4000
## 6372 Argentina 2019 113 66 0 0 0 0 11000
## 6373 Argentina 2019 123 54 0 1 NA 1 7000
## 6374 Argentina 2019 123 33 0 0 0 0 16000
## 6375 Argentina 2019 122 45 0 0 0 0 25000
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## 6377 Argentina 2019 150 33 0 1 NA 1 7000
## 6378 Argentina 2019 115 39 0 1 1 1 4000
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## 6385 Argentina 2019 79 52 0 0 0 0 15000
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## 6393 Argentina 2019 84 37 0 1 NA 1 4500
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## 6395 Argentina 2019 257 55 0 NA NA NA 5000
## 6396 Argentina 2019 257 44 1 NA NA NA 500
## 6397 Argentina 2019 257 24 0 1 0 1 1000
## 6398 Argentina 2019 219 41 0 1 1 1 16000
## 6399 Argentina 2019 219 40 0 1 1 1 16000
## 6400 Argentina 2019 219 38 0 NA NA NA 20000
## 6401 Argentina 2019 219 52 0 0 0 0 20000
## 6402 Argentina 2019 222 44 0 1 0 1 5000
## 6403 Argentina 2019 222 41 0 1 0 1 NA
## 6404 Argentina 2019 222 50 0 0 0 0 25000
## 6405 Argentina 2019 222 44 1 NA NA NA 3000
## 6406 Argentina 2019 194 45 0 0 0 0 220000
## 6407 Argentina 2019 194 41 0 NA NA NA 60000
## 6408 Argentina 2019 367 38 0 0 0 0 27000
## 6409 Argentina 2019 367 38 0 NA NA NA 1500
## 6410 Argentina 2019 179 24 0 0 0 0 12500
## 6411 Argentina 2019 179 48 0 0 0 0 16000
## 6412 Argentina 2019 209 30 0 0 0 0 20000
## 6413 Argentina 2019 198 40 0 1 NA 1 4200
## 6414 Argentina 2019 216 52 0 0 0 0 35000
## 6415 Argentina 2019 216 28 0 0 1 0 28000
## 6416 Argentina 2019 216 26 0 1 1 1 12000
## 6417 Argentina 2019 239 72 1 NA NA NA 250
## 6418 Argentina 2019 239 69 1 1 NA 1 1500
## 6419 Argentina 2019 189 49 1 1 NA 1 3600
## 6420 Argentina 2019 227 34 1 1 1 1 4300
## 6421 Argentina 2019 246 72 0 NA NA NA 4800
## 6422 Argentina 2019 205 47 0 0 0 0 30000
## 6423 Argentina 2019 205 43 0 0 0 0 28000
## 6424 Argentina 2019 249 47 0 NA NA NA 3000
## 6425 Argentina 2019 216 37 0 1 0 1 15000
## 6426 Argentina 2019 228 51 0 0 0 0 32000
## 6427 Argentina 2019 228 45 0 NA NA NA 6000
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## 6429 Argentina 2019 228 39 0 NA NA NA 20000
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## 6431 Argentina 2019 228 20 0 0 0 0 12000
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## 6440 Argentina 2019 158 25 0 0 0 0 18000
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## 6498 Argentina 2019 104 25 0 1 0 1 NA
## 6499 Argentina 2019 155 34 0 0 0 0 40000
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## 6502 Argentina 2019 79 28 0 NA NA NA 6500
## 6503 Argentina 2019 120 35 0 0 0 0 18000
## 6504 Argentina 2019 155 40 0 0 0 0 11200
## 6505 Argentina 2019 79 51 0 0 0 0 28000
## 6506 Argentina 2019 79 50 0 0 0 0 18000
## 6507 Argentina 2019 115 47 0 1 1 1 8000
## 6508 Argentina 2019 115 44 0 0 0 0 16800
## 6509 Argentina 2019 120 44 0 0 0 0 20000
## 6510 Argentina 2019 120 43 0 1 0 1 15000
## 6511 Argentina 2019 120 24 1 NA NA NA 7000
## 6512 Argentina 2019 120 25 1 NA NA NA 4000
## 6513 Argentina 2019 233 58 0 0 0 0 15000
## 6514 Argentina 2019 233 23 1 1 1 1 NA
## 6515 Argentina 2019 233 50 0 0 0 0 22000
## 6516 Argentina 2019 233 27 0 NA NA NA 8400
## 6517 Argentina 2019 233 31 0 NA NA NA 8400
## 6518 Argentina 2019 219 49 0 0 NA 0 12000
## 6519 Argentina 2019 220 34 0 0 0 0 13000
## 6520 Argentina 2019 220 27 0 0 1 0 27000
## 6521 Argentina 2019 220 47 0 0 0 0 22000
## 6522 Argentina 2019 220 29 0 0 0 0 13450
## 6523 Argentina 2019 367 46 0 0 0 0 18375
## 6524 Argentina 2019 367 35 0 0 0 0 23000
## 6525 Argentina 2019 367 61 0 NA NA NA 15000
## 6526 Argentina 2019 367 57 0 0 0 0 16000
## 6527 Argentina 2019 367 27 1 1 0 1 8000
## 6528 Argentina 2019 224 42 1 1 1 1 8000
## 6529 Argentina 2019 224 63 1 1 1 1 6000
## 6530 Argentina 2019 242 32 0 1 1 1 9000
## 6531 Argentina 2019 216 55 0 0 0 0 55000
## 6532 Argentina 2019 234 45 1 NA NA NA 3000
## 6533 Argentina 2019 234 47 1 1 0 1 1500
## 6534 Argentina 2019 234 24 0 1 NA 1 10000
## 6535 Argentina 2019 229 46 0 0 0 0 14000
## 6536 Argentina 2019 229 20 0 1 NA 1 6000
## 6537 Argentina 2019 229 55 0 0 0 0 28000
## 6538 Argentina 2019 227 66 0 NA NA NA 50000
## 6539 Argentina 2019 198 36 0 NA NA NA 13000
## 6540 Argentina 2019 198 39 0 NA NA NA 13000
## 6541 Argentina 2019 205 50 0 NA NA NA 8000
## 6542 Argentina 2019 281 50 1 0 1 0 35000
## 6543 Argentina 2019 216 54 0 NA NA NA 20000
## 6544 Argentina 2019 250 48 0 1 NA 1 7000
## 6545 Argentina 2019 250 49 0 0 0 0 22000
## 6546 Argentina 2019 250 47 0 1 0 1 14000
## 6547 Argentina 2019 250 20 0 1 0 1 NA
## 6548 Argentina 2019 229 25 1 1 1 1 NA
## 6549 Argentina 2019 281 26 0 1 0 1 4000
## 6550 Argentina 2019 228 54 0 NA NA NA 12000
## 6551 Argentina 2019 228 55 0 0 0 0 15000
## 6552 Argentina 2019 228 26 1 1 NA 1 3600
## 6553 Argentina 2019 228 22 0 0 0 0 8000
## 6554 Argentina 2019 228 20 1 1 0 1 5600
## 6555 Argentina 2019 228 28 0 0 0 0 10000
## 6556 Argentina 2019 189 37 0 1 NA 1 7000
## 6557 Argentina 2019 189 41 0 1 1 1 1600
## 6558 Argentina 2019 158 30 0 1 1 1 8000
## 6559 Argentina 2019 189 39 0 1 1 1 16000
## 6560 Argentina 2019 189 17 0 1 1 1 4000
## 6561 Argentina 2019 189 33 0 0 1 0 11000
## 6562 Argentina 2019 148 59 0 0 0 0 25000
## 6563 Argentina 2019 148 58 1 NA NA NA 10000
## 6564 Argentina 2019 146 56 1 0 0 0 27000
## 6565 Argentina 2019 146 55 0 0 1 0 NA
## 6566 Argentina 2019 93 42 0 0 0 0 50000
## 6567 Argentina 2019 93 38 0 0 0 0 25000
## 6568 Argentina 2019 102 32 0 0 0 0 23400
## 6569 Argentina 2019 104 48 0 0 0 0 27000
## 6570 Argentina 2019 104 31 0 0 0 0 29000
## 6571 Argentina 2019 104 25 0 0 0 0 29000
## 6572 Argentina 2019 104 20 0 0 0 0 NA
## 6573 Argentina 2019 111 55 0 0 0 0 13700
## 6574 Argentina 2019 111 38 1 NA NA NA NA
## 6575 Argentina 2019 116 31 0 0 0 0 38000
## 6576 Argentina 2019 122 60 0 0 0 0 70000
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## 6579 Argentina 2019 223 57 1 1 NA 1 NA
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## 6581 Argentina 2019 94 27 0 0 0 0 30000
## 6582 Argentina 2019 122 52 0 0 0 0 26000
## 6583 Argentina 2019 122 30 0 0 0 0 NA
## 6584 Argentina 2019 122 20 1 1 1 1 4200
## 6585 Argentina 2019 113 44 0 NA NA NA 25000
## 6586 Argentina 2019 113 43 1 1 NA 1 2800
## 6587 Argentina 2019 113 21 0 1 0 1 9000
## 6588 Argentina 2019 111 32 0 0 0 0 80000
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## 6594 Argentina 2019 104 28 0 1 1 1 21000
## 6595 Argentina 2019 104 38 0 1 1 1 6000
## 6596 Argentina 2019 110 41 0 0 0 0 30000
## 6597 Argentina 2019 110 41 0 0 0 0 20000
## 6598 Argentina 2019 127 23 0 0 0 0 55000
## 6599 Argentina 2019 112 53 0 0 0 0 36000
## 6600 Argentina 2019 112 48 0 0 0 0 38000
## 6601 Argentina 2019 112 27 1 1 1 1 13000
## 6602 Argentina 2019 119 29 0 0 0 0 15000
## 6603 Argentina 2019 119 28 0 0 0 0 14000
## 6604 Argentina 2019 124 52 1 0 0 0 18000
## 6605 Argentina 2019 161 41 0 1 NA 1 13000
## 6606 Argentina 2019 136 38 0 0 0 0 15000
## 6607 Argentina 2019 201 47 0 0 0 0 24000
## 6608 Argentina 2019 201 45 0 0 0 0 12000
## 6609 Argentina 2019 201 22 1 1 NA 1 2000
## 6610 Argentina 2019 197 51 0 0 0 0 20000
## 6611 Argentina 2019 197 52 0 0 0 0 22000
## 6612 Argentina 2019 83 61 0 NA NA NA 30000
## 6613 Argentina 2019 83 60 0 0 0 0 25000
## 6614 Argentina 2019 201 42 0 0 0 0 15000
## 6615 Argentina 2019 201 41 0 0 0 0 15000
## 6616 Argentina 2019 113 47 0 0 0 0 30000
## 6617 Argentina 2019 113 48 0 0 0 0 22000
## 6618 Argentina 2019 113 28 0 0 NA 0 12500
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## 6620 Argentina 2019 123 31 0 0 0 0 9000
## 6621 Argentina 2019 123 24 0 1 1 1 6000
## 6622 Argentina 2019 123 26 0 1 1 1 6000
## 6623 Argentina 2019 112 39 0 0 0 0 NA
## 6624 Argentina 2019 155 25 0 0 0 0 18000
## 6625 Argentina 2019 155 65 0 0 0 0 20000
## 6626 Argentina 2019 101 63 0 0 1 0 NA
## 6627 Argentina 2019 117 52 0 0 0 0 21000
## 6628 Argentina 2019 117 23 0 1 NA 1 NA
## 6629 Argentina 2019 117 26 0 1 NA 1 8000
## 6630 Argentina 2019 125 57 0 0 0 0 12000
## 6631 Argentina 2019 125 37 0 0 0 0 22000
## 6632 Argentina 2019 114 26 0 1 1 1 20000
## 6633 Argentina 2019 114 35 0 0 0 0 16000
## 6634 Argentina 2019 101 65 0 0 0 0 15000
## 6635 Argentina 2019 115 57 0 0 0 0 10000
## 6636 Argentina 2019 115 25 0 0 0 0 17000
## 6637 Argentina 2019 115 48 0 0 0 0 17000
## 6638 Argentina 2019 115 33 0 1 1 1 4000
## 6639 Argentina 2019 114 46 0 0 0 0 NA
## 6640 Argentina 2019 233 53 0 0 0 0 15000
## 6641 Argentina 2019 233 28 1 0 NA 0 3500
## 6642 Argentina 2019 233 26 0 1 NA 1 2000
## 6643 Argentina 2019 249 70 0 NA NA NA 14000
## 6644 Argentina 2019 249 43 1 NA NA NA 1800
## 6645 Argentina 2019 249 29 0 0 0 0 28000
## 6646 Argentina 2019 249 53 0 NA NA NA 8000
## 6647 Argentina 2019 249 25 0 0 0 0 10000
## 6648 Argentina 2019 223 35 0 1 0 1 6000
## 6649 Argentina 2019 224 47 1 0 1 0 8000
## 6650 Argentina 2019 224 56 0 0 0 0 30000
## 6651 Argentina 2019 224 56 0 0 0 0 30000
## 6652 Argentina 2019 224 24 0 0 0 0 22000
## 6653 Argentina 2019 258 40 0 1 1 1 15000
## 6654 Argentina 2019 258 19 0 NA NA NA 10000
## 6655 Argentina 2019 219 45 0 1 1 1 11000
## 6656 Argentina 2019 219 39 0 1 1 1 NA
## 6657 Argentina 2019 216 52 0 0 0 0 40000
## 6658 Argentina 2019 216 26 1 NA NA NA 8000
## 6659 Argentina 2019 257 50 0 0 0 0 25000
## 6660 Argentina 2019 257 23 0 1 1 1 5000
## 6661 Argentina 2019 257 41 1 1 1 1 6000
## 6662 Argentina 2019 257 25 1 1 NA 1 3400
## 6663 Argentina 2019 257 24 0 NA NA NA 1000
## 6664 Argentina 2019 257 55 0 1 NA 1 NA
## 6665 Argentina 2019 206 50 0 NA NA NA 20000
## 6666 Argentina 2019 206 50 0 0 0 0 20000
## 6667 Argentina 2019 206 21 0 1 0 1 8000
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## 6669 Argentina 2019 206 53 0 0 0 0 30000
## 6670 Argentina 2019 206 49 1 0 0 0 25000
## 6671 Argentina 2019 205 30 0 0 0 0 19000
## 6672 Argentina 2019 205 35 0 0 0 0 19000
## 6673 Argentina 2019 205 54 0 NA NA NA 20000
## 6674 Argentina 2019 205 58 0 NA NA NA NA
## 6675 Argentina 2019 205 30 0 NA NA NA NA
## 6676 Argentina 2019 216 25 0 1 0 1 9500
## 6677 Argentina 2019 216 15 0 1 1 1 9600
## 6678 Argentina 2019 280 42 0 NA NA NA 15000
## 6679 Argentina 2019 280 66 0 NA NA NA NA
## 6680 Argentina 2019 262 49 0 0 0 0 50000
## 6681 Argentina 2019 262 49 0 0 0 0 60000
## 6682 Argentina 2019 205 38 0 NA NA NA 3000
## 6683 Argentina 2019 234 68 0 1 NA 1 3600
## 6684 Argentina 2019 216 23 0 0 0 0 13000
## 6685 Argentina 2019 239 43 0 NA NA NA 10000
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## 6705 Argentina 2019 223 44 0 NA NA NA 50000
## 6706 Argentina 2019 202 29 0 0 0 0 23000
## 6707 Argentina 2019 122 44 0 0 0 0 28000
## 6708 Argentina 2019 122 22 1 NA NA NA 1200
## 6709 Argentina 2019 104 40 0 0 0 0 15000
## 6710 Argentina 2019 94 68 0 0 0 0 30000
## 6711 Argentina 2019 121 22 0 0 0 0 36000
## 6712 Argentina 2019 110 63 0 1 0 1 40000
## 6713 Argentina 2019 179 58 0 0 0 0 50000
## 6714 Argentina 2019 110 47 0 0 0 0 30000
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## 6720 Argentina 2019 112 27 0 0 0 0 22000
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## 6725 Argentina 2019 124 57 0 NA NA NA 8000
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## 6727 Argentina 2019 136 40 0 NA NA NA NA
## 6728 Argentina 2019 136 31 0 1 1 1 6000
## 6729 Argentina 2019 136 43 0 1 NA 1 2000
## 6730 Argentina 2019 136 30 0 1 1 1 8000
## 6731 Argentina 2019 136 48 1 1 NA 1 2880
## 6732 Argentina 2019 108 41 0 0 0 0 32000
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## 6735 Argentina 2019 112 56 0 NA NA NA 15000
## 6736 Argentina 2019 112 51 0 NA NA NA 2000
## 6737 Argentina 2019 112 21 0 1 NA 1 12000
## 6738 Argentina 2019 197 53 0 NA NA NA 18000
## 6739 Argentina 2019 92 49 1 1 NA 1 3060
## 6740 Argentina 2019 107 24 0 1 NA 1 7000
## 6741 Argentina 2019 112 55 0 1 NA 1 8000
## 6742 Argentina 2019 112 32 0 1 NA 1 4000
## 6743 Argentina 2019 113 53 0 0 0 0 20000
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## 6745 Argentina 2019 111 29 0 1 1 1 6000
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## 6749 Argentina 2019 117 58 0 NA NA NA 5000
## 6750 Argentina 2019 117 59 0 0 0 0 NA
## 6751 Argentina 2019 117 57 0 0 0 0 NA
## 6752 Argentina 2019 123 60 0 NA NA NA NA
## 6753 Argentina 2019 123 34 0 0 0 0 16000
## 6754 Argentina 2019 114 47 0 0 0 0 NA
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## 6757 Argentina 2019 119 22 0 0 0 0 10000
## 6758 Argentina 2019 101 30 0 0 0 0 15000
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## 6761 Argentina 2019 128 29 0 0 0 0 22000
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## 6763 Argentina 2019 128 33 1 NA NA NA 8000
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## 6881 Argentina 2019 178 38 1 NA NA NA 2800
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## 6986 Argentina 2019 144 33 0 0 0 0 20000
## 6987 Argentina 2019 150 50 1 0 0 0 18000
## 6988 Argentina 2019 150 49 0 NA NA NA 50000
## 6989 Argentina 2019 174 66 0 0 0 0 50000
## 6990 Argentina 2019 162 46 1 0 0 0 18000
## 6991 Argentina 2019 1254 46 0 1 0 1 8500
## 6992 Argentina 2019 1254 43 0 NA NA NA 16000
## 6993 Argentina 2019 178 75 1 0 0 0 18000
## 6994 Argentina 2019 178 41 1 0 1 0 9000
## 6995 Argentina 2019 178 37 0 0 1 0 7000
## 6996 Argentina 2019 147 52 0 1 1 1 6000
## 6997 Argentina 2019 147 37 0 NA NA NA 3000
## 6998 Argentina 2019 147 39 0 NA NA NA 3000
## 6999 Argentina 2019 147 20 0 NA NA NA 5000
## 7000 Argentina 2019 147 17 0 1 1 1 250
## 7001 Argentina 2019 151 39 0 0 0 0 17000
## 7002 Argentina 2019 174 31 0 NA NA NA 20000
## 7003 Argentina 2019 150 47 0 0 0 0 20000
## 7004 Argentina 2019 150 31 0 1 1 1 6000
## 7005 Argentina 2019 150 48 0 0 0 0 42000
## 7006 Argentina 2019 657 40 0 NA NA NA 14000
## 7007 Argentina 2019 657 18 0 1 1 1 1600
## 7008 Argentina 2019 500 42 0 1 NA 1 2800
## 7009 Argentina 2019 500 18 0 1 0 1 6300
## 7010 Argentina 2019 518 59 1 1 0 1 8000
## 7011 Argentina 2019 517 28 1 1 0 1 11000
## 7012 Argentina 2019 517 19 0 1 0 1 4000
## 7013 Argentina 2019 694 46 0 0 0 0 7000
## 7014 Argentina 2019 694 24 1 0 0 0 19000
## 7015 Argentina 2019 694 24 0 0 0 0 16000
## 7016 Argentina 2019 571 45 0 0 0 0 30000
## 7017 Argentina 2019 566 37 0 1 1 1 8000
## 7018 Argentina 2019 504 42 0 NA NA NA 7000
## 7019 Argentina 2019 579 35 0 NA NA NA 15000
## 7020 Argentina 2019 579 34 0 0 0 0 18000
## 7021 Argentina 2019 641 28 0 0 0 0 15000
## 7022 Argentina 2019 641 29 0 0 0 0 9000
## 7023 Argentina 2019 607 21 1 NA NA NA 1000
## 7024 Argentina 2019 455 26 0 0 0 0 20000
## 7025 Argentina 2019 455 42 0 0 0 0 19000
## 7026 Argentina 2019 610 55 0 0 0 0 18000
## 7027 Argentina 2019 610 21 0 1 1 1 6000
## 7028 Argentina 2019 610 50 1 0 0 0 22000
## 7029 Argentina 2019 610 43 0 0 0 0 18000
## 7030 Argentina 2019 897 53 0 0 0 0 15000
## 7031 Argentina 2019 548 48 1 NA NA NA 8000
## 7032 Argentina 2019 309 40 0 0 0 0 32000
## 7033 Argentina 2019 309 55 1 1 NA 1 3600
## 7034 Argentina 2019 309 56 0 NA NA NA NA
## 7035 Argentina 2019 309 33 0 0 0 0 26000
## 7036 Argentina 2019 309 62 1 NA NA NA NA
## 7037 Argentina 2019 284 39 0 1 1 1 16500
## 7038 Argentina 2019 284 56 0 NA NA NA 13000
## 7039 Argentina 2019 284 29 0 0 0 0 13000
## 7040 Argentina 2019 208 18 0 1 NA 1 5000
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## 7044 Argentina 2019 234 56 0 NA NA NA 40000
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## 7046 Argentina 2019 210 38 0 0 0 0 20000
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## 7048 Argentina 2019 201 53 0 1 NA 1 11000
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## 7050 Argentina 2019 204 55 0 1 NA 1 12000
## 7051 Argentina 2019 204 31 0 1 NA 1 5000
## 7052 Argentina 2019 204 24 1 NA NA NA NA
## 7053 Argentina 2019 194 35 0 1 NA 1 11200
## 7054 Argentina 2019 194 35 0 0 NA 0 12000
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## 7066 Argentina 2019 234 30 0 1 NA 1 3000
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## 7081 Argentina 2019 206 45 0 0 0 0 14500
## 7082 Argentina 2019 206 22 0 1 NA 1 NA
## 7083 Argentina 2019 210 34 0 0 0 0 19000
## 7084 Argentina 2019 210 33 0 NA NA NA 8000
## 7085 Argentina 2019 210 51 0 0 0 0 18000
## 7086 Argentina 2019 210 50 0 0 0 0 16000
## 7087 Argentina 2019 214 32 0 1 NA 1 5000
## 7088 Argentina 2019 41 30 0 NA NA NA 13000
## 7089 Argentina 2019 275 31 0 0 0 0 34000
## 7090 Argentina 2019 275 25 0 0 0 0 25000
## 7091 Argentina 2019 201 43 0 1 NA 1 NA
## 7092 Argentina 2019 201 45 1 1 NA 1 4000
## 7093 Argentina 2019 201 53 0 0 0 0 18000
## 7094 Argentina 2019 204 41 0 1 NA 1 11000
## 7095 Argentina 2019 204 33 0 0 0 0 16000
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## 7098 Argentina 2019 157 32 0 0 0 0 22000
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## 7118 Argentina 2019 1254 52 0 0 0 0 31100
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## 7121 Argentina 2019 154 29 0 0 0 0 18000
## 7122 Argentina 2019 150 30 0 0 0 0 15000
## 7123 Argentina 2019 150 28 1 NA NA NA 15000
## 7124 Argentina 2019 255 36 0 0 0 0 24000
## 7125 Argentina 2019 163 41 1 0 0 0 18000
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## 7129 Argentina 2019 151 37 0 0 0 0 15000
## 7130 Argentina 2019 627 48 0 0 0 0 20000
## 7131 Argentina 2019 576 66 0 NA NA NA 6000
## 7132 Argentina 2019 1391 41 0 0 0 0 40000
## 7133 Argentina 2019 590 40 0 0 0 0 30000
## 7134 Argentina 2019 657 42 0 1 0 1 31000
## 7135 Argentina 2019 679 48 0 NA NA NA 60000
## 7136 Argentina 2019 679 42 0 NA NA NA 15000
## 7137 Argentina 2019 500 50 0 NA NA NA 12000
## 7138 Argentina 2019 608 30 0 0 0 0 25000
## 7139 Argentina 2019 608 30 0 0 0 0 30000
## 7140 Argentina 2019 444 22 0 1 NA 1 5000
## 7141 Argentina 2019 657 52 0 NA NA NA 8400
## 7142 Argentina 2019 455 31 0 0 0 0 34000
## 7143 Argentina 2019 455 26 0 1 0 1 16000
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## 7146 Argentina 2019 455 53 0 NA NA NA 9000
## 7147 Argentina 2019 437 43 0 0 0 0 23000
## 7148 Argentina 2019 548 46 0 0 0 0 20000
## 7149 Argentina 2019 548 45 0 0 0 0 30000
## 7150 Argentina 2019 548 23 0 0 0 0 17000
## 7151 Argentina 2019 548 17 1 NA NA NA 1000
## 7152 Argentina 2019 614 28 1 0 0 0 1800
## 7153 Argentina 2019 897 31 0 0 0 0 50000
## 7154 Argentina 2019 897 26 0 0 0 0 27000
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## 7157 Argentina 2019 300 25 0 1 0 1 15700
## 7158 Argentina 2019 188 50 0 NA NA NA 22000
## 7159 Argentina 2019 188 50 0 0 NA 0 7000
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## 7161 Argentina 2019 188 22 0 0 0 0 19000
## 7162 Argentina 2019 284 55 0 0 0 0 22000
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## 7169 Argentina 2019 217 21 0 1 NA 1 8000
## 7170 Argentina 2019 204 30 0 1 NA 1 9000
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## 7172 Argentina 2019 210 42 0 NA NA NA 25000
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## 7187 Argentina 2019 205 35 0 1 NA 1 11000
## 7188 Argentina 2019 208 34 0 NA NA NA 18000
## 7189 Argentina 2019 196 45 0 0 0 0 18000
## 7190 Argentina 2019 212 51 0 NA NA NA 9000
## 7191 Argentina 2019 212 39 0 1 NA 1 7200
## 7192 Argentina 2019 210 68 0 0 0 0 18000
## 7193 Argentina 2019 210 41 0 1 NA 1 10000
## 7194 Argentina 2019 210 38 0 0 NA 0 6000
## 7195 Argentina 2019 210 23 0 0 0 0 15000
## 7196 Argentina 2019 201 38 0 0 0 0 18000
## 7197 Argentina 2019 201 23 0 0 0 0 23000
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## 7218 Argentina 2019 1254 45 0 1 NA 1 16000
## 7219 Argentina 2019 144 31 1 0 0 0 2500
## 7220 Argentina 2019 151 75 0 NA NA NA 2000
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## 7225 Argentina 2019 144 37 0 1 1 1 8000
## 7226 Argentina 2019 144 66 1 NA NA NA 2000
## 7227 Argentina 2019 144 41 0 0 0 0 15000
## 7228 Argentina 2019 255 47 0 0 0 0 15000
## 7229 Argentina 2019 255 45 0 0 0 0 23000
## 7230 Argentina 2019 154 47 1 0 1 0 12000
## 7231 Argentina 2019 154 21 0 1 1 1 4000
## 7232 Argentina 2019 151 38 0 1 0 1 7600
## 7233 Argentina 2019 144 59 1 0 0 0 30000
## 7234 Argentina 2019 438 44 1 NA NA NA 20000
## 7235 Argentina 2019 438 40 0 0 0 0 27000
## 7236 Argentina 2019 559 66 0 1 0 1 16000
## 7237 Argentina 2019 657 32 0 0 0 0 13000
## 7238 Argentina 2019 657 50 0 NA NA NA 14000
## 7239 Argentina 2019 657 56 0 0 0 0 12000
## 7240 Argentina 2019 657 46 0 NA NA NA 8400
## 7241 Argentina 2019 504 70 0 1 NA 1 10000
## 7242 Argentina 2019 504 68 0 NA NA NA 2000
## 7243 Argentina 2019 500 46 0 0 0 0 25000
## 7244 Argentina 2019 500 27 0 0 0 0 25000
## 7245 Argentina 2019 408 18 0 1 0 1 7000
## 7246 Argentina 2019 408 43 0 0 NA 0 9000
## 7247 Argentina 2019 408 50 1 1 1 1 12000
## 7248 Argentina 2019 437 22 0 1 1 1 6000
## 7249 Argentina 2019 611 51 1 1 1 1 NA
## 7250 Argentina 2019 611 52 0 NA NA NA 5000
## 7251 Argentina 2019 611 27 1 NA NA NA NA
## 7252 Argentina 2019 687 50 1 0 NA 0 8000
## 7253 Argentina 2019 687 20 0 0 0 0 18000
## 7254 Argentina 2019 494 28 0 1 0 1 10000
## 7255 Argentina 2019 276 47 0 0 0 0 23000
## 7256 Argentina 2019 609 30 1 NA NA NA 9000
## 7257 Argentina 2019 609 23 0 0 0 0 23000
## 7258 Argentina 2019 557 29 1 1 1 1 5000
## 7259 Argentina 2019 557 29 0 NA NA NA 7000
## 7260 Argentina 2019 284 40 0 0 0 0 NA
## 7261 Argentina 2019 284 30 0 0 0 0 NA
## 7262 Argentina 2019 485 48 0 0 0 0 80000
## 7263 Argentina 2019 485 48 0 0 0 0 80000
## 7264 Argentina 2019 255 45 0 0 0 0 35000
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## 7267 Argentina 2019 239 21 0 1 NA 1 18000
## 7268 Argentina 2019 239 50 0 NA NA NA 25000
## 7269 Argentina 2019 239 30 0 NA NA NA 15000
## 7270 Argentina 2019 239 26 0 NA NA NA 15000
## 7271 Argentina 2019 201 32 0 1 NA 1 17000
## 7272 Argentina 2019 210 49 0 0 0 0 18000
## 7273 Argentina 2019 210 42 0 0 0 0 13000
## 7274 Argentina 2019 41 34 0 0 0 0 13000
## 7275 Argentina 2019 41 26 0 1 NA 1 8000
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## 7277 Argentina 2019 216 55 0 NA NA NA 10000
## 7278 Argentina 2019 216 29 0 1 NA 1 13000
## 7279 Argentina 2019 216 27 0 1 NA 1 10000
## 7280 Argentina 2019 201 56 0 0 0 0 27000
## 7281 Argentina 2019 225 41 0 0 0 0 18000
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## 7285 Argentina 2019 234 52 0 NA NA NA 16000
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## 7287 Argentina 2019 308 19 0 1 NA 1 8000
## 7288 Argentina 2019 220 26 0 1 NA 1 9000
## 7289 Argentina 2019 220 55 0 0 0 0 25000
## 7290 Argentina 2019 191 34 0 NA NA NA 7500
## 7291 Argentina 2019 191 55 0 0 0 0 18000
## 7292 Argentina 2019 224 38 0 1 NA 1 10000
## 7293 Argentina 2019 224 45 0 0 0 0 NA
## 7294 Argentina 2019 208 36 0 0 0 0 18000
## 7295 Argentina 2019 208 35 0 NA NA NA 6000
## 7296 Argentina 2019 170 40 0 1 NA 1 15000
## 7297 Argentina 2019 170 52 0 1 NA 1 15000
## 7298 Argentina 2019 190 66 0 0 0 0 17000
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## 7300 Argentina 2019 190 27 0 0 0 0 17000
## 7301 Argentina 2019 190 26 0 0 0 0 16000
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## 7304 Argentina 2019 272 28 0 0 0 0 18000
## 7305 Argentina 2019 238 27 0 NA NA NA 30000
## 7306 Argentina 2019 208 48 0 0 0 0 12000
## 7307 Argentina 2019 270 33 0 NA NA NA 5000
## 7308 Argentina 2019 270 54 0 NA NA NA 15000
## 7309 Argentina 2019 270 56 0 NA NA NA 5000
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## 7311 Argentina 2019 52 43 0 0 0 0 30000
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## 7324 Argentina 2019 62 68 0 1 1 1 9000
## 7325 Argentina 2019 194 46 1 NA NA NA 500
## 7326 Argentina 2019 194 45 0 NA NA NA 20000
## 7327 Argentina 2019 194 24 0 0 0 0 20000
## 7328 Argentina 2019 1254 65 0 NA NA NA 8500
## 7329 Argentina 2019 1254 27 1 1 1 1 3500
## 7330 Argentina 2019 1254 19 1 1 1 1 NA
## 7331 Argentina 2019 178 56 1 0 1 0 18000
## 7332 Argentina 2019 178 29 1 NA NA NA 1000
## 7333 Argentina 2019 144 66 0 0 0 0 25000
## 7334 Argentina 2019 162 48 0 0 0 0 20000
## 7335 Argentina 2019 1254 50 0 0 0 0 43000
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## 7337 Argentina 2019 144 60 0 1 NA 1 8000
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## 7340 Argentina 2019 255 61 0 0 0 0 19000
## 7341 Argentina 2019 255 34 0 0 1 0 10000
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## 7343 Argentina 2019 144 49 0 NA NA NA 8000
## 7344 Argentina 2019 144 55 1 0 0 0 32000
## 7345 Argentina 2019 144 54 0 0 1 0 16000
## 7346 Argentina 2019 155 41 1 0 1 0 30000
## 7347 Argentina 2019 155 51 0 0 1 0 30000
## 7348 Argentina 2019 174 58 0 NA NA NA 15000
## 7349 Argentina 2019 963 26 0 0 0 0 24000
## 7350 Argentina 2019 500 28 0 0 0 0 20000
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## 7354 Argentina 2019 570 63 0 0 0 0 20000
## 7355 Argentina 2019 438 36 0 1 1 1 10000
## 7356 Argentina 2019 606 24 1 NA NA NA 10000
## 7357 Argentina 2019 606 24 0 0 0 0 35000
## 7358 Argentina 2019 571 47 0 0 0 0 25000
## 7359 Argentina 2019 438 42 0 1 1 1 12000
## 7360 Argentina 2019 438 48 0 0 NA 0 11000
## 7361 Argentina 2019 697 48 0 1 0 1 10000
## 7362 Argentina 2019 697 20 0 1 0 1 12000
## 7363 Argentina 2019 697 18 0 NA NA NA 5000
## 7364 Argentina 2019 494 29 0 0 0 0 20000
## 7365 Argentina 2019 614 49 0 0 0 0 28000
## 7366 Argentina 2019 614 47 1 0 NA 0 2000
## 7367 Argentina 2019 614 24 0 0 0 0 20000
## 7368 Argentina 2019 610 35 0 0 0 0 25000
## 7369 Argentina 2019 610 22 0 0 0 0 25000
## 7370 Argentina 2019 686 33 0 0 0 0 29000
## 7371 Argentina 2019 631 28 0 1 0 1 12000
## 7372 Argentina 2019 631 29 0 0 0 0 20000
## 7373 Argentina 2019 631 41 0 0 0 0 20000
## 7374 Argentina 2019 631 45 0 1 0 1 12000
## 7375 Argentina 2019 631 31 0 0 1 0 22000
## 7376 Argentina 2019 631 31 0 0 1 0 22000
## 7377 Argentina 2019 587 62 0 NA NA NA 40000
## 7378 Argentina 2019 485 30 0 0 0 0 17000
## 7379 Argentina 2019 245 54 0 1 NA 1 8000
## 7380 Argentina 2019 245 60 0 NA NA NA 10000
## 7381 Argentina 2019 245 32 0 0 0 0 28000
## 7382 Argentina 2019 233 31 0 0 0 0 21000
## 7383 Argentina 2019 233 26 0 0 0 0 35000
## 7384 Argentina 2019 233 34 0 0 0 0 36000
## 7385 Argentina 2019 190 30 0 0 0 0 16000
## 7386 Argentina 2019 190 30 0 1 NA 1 4000
## 7387 Argentina 2019 279 66 0 NA NA NA NA
## 7388 Argentina 2019 279 70 0 NA NA NA 22000
## 7389 Argentina 2019 279 60 0 0 0 0 18000
## 7390 Argentina 2019 206 44 0 0 0 0 15000
## 7391 Argentina 2019 206 48 0 NA NA NA 2500
## 7392 Argentina 2019 202 46 0 1 NA 1 7000
## 7393 Argentina 2019 196 20 0 1 NA 1 6000
## 7394 Argentina 2019 212 29 0 1 NA 1 14000
## 7395 Argentina 2019 212 47 0 1 NA 1 7000
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## 7397 Argentina 2019 212 18 0 1 NA 1 3000
## 7398 Argentina 2019 202 30 0 NA NA NA 2000
## 7399 Argentina 2019 185 55 0 0 0 0 18000
## 7400 Argentina 2019 185 34 0 0 0 0 19000
## 7401 Argentina 2019 201 60 0 0 0 0 18000
## 7402 Argentina 2019 201 23 0 NA NA NA 15000
## 7403 Argentina 2019 201 55 0 0 0 0 17000
## 7404 Argentina 2019 201 29 0 0 0 0 24000
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## 7410 Argentina 2019 208 19 0 1 NA 1 5500
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## 7427 Argentina 2019 212 36 0 0 0 0 20000
## 7428 Argentina 2019 247 49 0 0 0 0 20000
## 7429 Argentina 2019 208 59 0 0 0 0 24000
## 7430 Argentina 2019 150 54 0 0 0 0 17000
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## 7432 Argentina 2019 150 67 1 NA NA NA 800
## 7433 Argentina 2019 140 68 1 NA NA NA 3000
## 7434 Argentina 2019 140 42 0 0 0 0 20000
## 7435 Argentina 2019 140 42 0 0 0 0 7000
## 7436 Argentina 2019 140 71 0 1 1 1 NA
## 7437 Argentina 2019 174 55 0 1 1 1 12000
## 7438 Argentina 2019 174 39 0 0 1 0 18000
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## 7457 Argentina 2019 173 50 1 0 0 0 20000
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## 7459 Argentina 2019 155 73 0 NA NA NA NA
## 7460 Argentina 2019 155 32 0 0 0 0 20000
## 7461 Argentina 2019 155 27 1 1 NA 1 5000
## 7462 Argentina 2019 438 42 1 1 NA 1 NA
## 7463 Argentina 2019 438 21 1 1 1 1 12000
## 7464 Argentina 2019 438 44 0 0 0 0 35000
## 7465 Argentina 2019 697 35 1 1 0 1 10000
## 7466 Argentina 2019 673 49 0 1 0 1 6000
## 7467 Argentina 2019 673 47 0 NA NA NA 13000
## 7468 Argentina 2019 673 21 0 NA NA NA NA
## 7469 Argentina 2019 673 20 0 1 1 1 12000
## 7470 Argentina 2019 1391 34 0 0 0 0 16000
## 7471 Argentina 2019 1391 34 0 0 0 0 17000
## 7472 Argentina 2019 623 37 0 0 0 0 28000
## 7473 Argentina 2019 590 55 0 1 0 1 5000
## 7474 Argentina 2019 1391 25 0 1 0 1 10000
## 7475 Argentina 2019 518 28 0 1 0 1 15000
## 7476 Argentina 2019 518 33 0 0 0 0 12000
## 7477 Argentina 2019 673 33 1 NA NA NA 20000
## 7478 Argentina 2019 897 27 0 1 0 1 3500
## 7479 Argentina 2019 548 48 0 0 1 0 NA
## 7480 Argentina 2019 548 49 0 0 0 0 24000
## 7481 Argentina 2019 1073 63 1 NA NA NA 17000
## 7482 Argentina 2019 811 63 0 1 NA 1 8000
## 7483 Argentina 2019 811 20 0 1 1 1 NA
## 7484 Argentina 2019 575 47 0 1 0 1 24000
## 7485 Argentina 2019 575 46 0 0 0 0 20000
## 7486 Argentina 2019 614 69 0 1 NA 1 4000
## 7487 Argentina 2019 614 72 0 NA NA NA 4000
## 7488 Argentina 2019 614 33 0 1 NA 1 2880
## 7489 Argentina 2019 614 37 0 0 NA 0 22000
## 7490 Argentina 2019 881 37 0 0 0 0 34000
## 7491 Argentina 2019 881 33 0 1 0 1 NA
## 7492 Argentina 2019 881 37 0 0 0 0 30000
## 7493 Argentina 2019 600 45 1 0 0 0 22000
## 7494 Argentina 2019 600 42 0 0 0 0 30000
## 7495 Argentina 2019 288 31 0 0 0 0 90000
## 7496 Argentina 2019 288 32 0 0 0 0 27000
## 7497 Argentina 2019 350 49 0 1 0 1 10000
## 7498 Argentina 2019 350 48 0 0 0 0 NA
## 7499 Argentina 2019 350 48 0 0 0 0 NA
## 7500 Argentina 2019 284 49 0 0 0 0 50000
## 7501 Argentina 2019 284 39 0 0 0 0 40000
## 7502 Argentina 2019 213 45 0 0 0 0 120000
## 7503 Argentina 2019 206 48 0 0 0 0 15000
## 7504 Argentina 2019 111 31 0 0 0 0 16000
## 7505 Argentina 2019 111 35 0 0 0 0 NA
## 7506 Argentina 2019 161 36 0 NA NA NA 15000
## 7507 Argentina 2019 202 57 0 0 0 0 21000
## 7508 Argentina 2019 202 28 0 1 NA 1 20000
## 7509 Argentina 2019 210 52 0 0 0 0 22000
## 7510 Argentina 2019 212 26 0 1 NA 1 8000
## 7511 Argentina 2019 247 22 0 1 NA 1 16000
## 7512 Argentina 2019 201 25 0 0 0 0 27000
## 7513 Argentina 2019 195 56 0 NA NA NA 12000
## 7514 Argentina 2019 195 56 0 NA NA NA 3000
## 7515 Argentina 2019 195 29 0 0 0 0 15000
## 7516 Argentina 2019 195 28 0 1 NA 1 NA
## 7517 Argentina 2019 195 37 0 NA NA NA 6000
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## 7519 Argentina 2019 225 43 0 NA NA NA 40000
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## 7521 Argentina 2019 56 40 0 NA NA NA 8000
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## 7523 Argentina 2019 191 62 0 NA NA NA NA
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## 7526 Argentina 2019 195 29 0 NA NA NA 8000
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## 7529 Argentina 2019 383 41 0 0 0 0 20000
## 7530 Argentina 2019 383 19 0 1 NA 1 NA
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## 7537 Argentina 2019 41 55 0 NA NA NA 6000
## 7538 Argentina 2019 41 27 0 NA NA NA NA
## 7539 Argentina 2019 41 21 0 1 NA 1 8000
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## 7545 Argentina 2019 206 41 1 NA NA NA NA
## 7546 Argentina 2019 206 22 1 NA NA NA NA
## 7547 Argentina 2019 206 19 0 NA NA NA NA
## 7548 Argentina 2019 201 50 0 1 NA 1 12000
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## 7553 Argentina 2019 140 31 0 1 1 1 8000
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## 7560 Argentina 2019 149 39 0 0 1 0 9000
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## 7562 Argentina 2019 181 55 0 NA NA NA NA
## 7563 Argentina 2019 181 29 1 1 1 1 10000
## 7564 Argentina 2019 181 25 0 0 1 0 15000
## 7565 Argentina 2019 144 22 0 NA NA NA 2000
## 7566 Argentina 2019 188 27 0 NA NA NA 20000
## 7567 Argentina 2019 154 40 0 0 0 0 40000
## 7568 Argentina 2019 154 44 0 0 0 0 30000
## 7569 Argentina 2019 154 42 1 NA NA NA 6000
## 7570 Argentina 2019 136 58 0 NA NA NA 7000
## 7571 Argentina 2019 171 66 0 0 0 0 52000
## 7572 Argentina 2019 151 64 0 NA NA NA NA
## 7573 Argentina 2019 150 41 0 NA NA NA 14400
## 7574 Argentina 2019 150 40 1 1 NA 1 9600
## 7575 Argentina 2019 155 57 0 0 1 0 45000
## 7576 Argentina 2019 155 40 0 0 1 0 20000
## 7577 Argentina 2019 150 29 0 NA NA NA 11200
## 7578 Argentina 2019 188 35 0 0 1 0 30000
## 7579 Argentina 2019 178 46 0 NA NA NA 20000
## 7580 Argentina 2019 174 33 0 0 1 0 13000
## 7581 Argentina 2019 174 35 1 1 NA 1 8000
## 7582 Argentina 2019 157 42 0 0 0 0 14000
## 7583 Argentina 2019 157 36 0 0 0 0 23100
## 7584 Argentina 2019 157 37 0 0 1 0 12000
## 7585 Argentina 2019 158 38 0 NA NA NA 10000
## 7586 Argentina 2019 173 45 1 1 1 1 6000
## 7587 Argentina 2019 157 25 0 0 0 0 18000
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## 7591 Argentina 2019 559 27 0 1 0 1 3000
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## 7599 Argentina 2019 656 43 0 1 0 1 14000
## 7600 Argentina 2019 629 60 0 NA NA NA 20000
## 7601 Argentina 2019 629 57 0 0 0 0 18000
## 7602 Argentina 2019 444 54 0 NA NA NA 20000
## 7603 Argentina 2019 673 29 0 NA NA NA 16000
## 7604 Argentina 2019 656 29 0 0 0 0 15000
## 7605 Argentina 2019 1391 32 0 0 0 0 12000
## 7606 Argentina 2019 897 62 0 NA NA NA 10000
## 7607 Argentina 2019 611 35 1 0 0 0 16000
## 7608 Argentina 2019 611 34 1 NA NA NA 1000
## 7609 Argentina 2019 687 62 0 1 0 1 10000
## 7610 Argentina 2019 687 27 0 0 0 0 12000
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## 7612 Argentina 2019 565 65 0 1 0 1 9000
## 7613 Argentina 2019 669 68 0 0 0 0 27000
## 7614 Argentina 2019 881 50 0 0 0 0 12000
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## 7617 Argentina 2019 520 16 0 1 1 1 4500
## 7618 Argentina 2019 155 37 0 1 NA 1 3000
## 7619 Argentina 2019 155 19 0 1 NA 1 7000
## 7620 Argentina 2019 173 51 0 0 0 0 30000
## 7621 Argentina 2019 600 30 1 0 0 0 25000
## 7622 Argentina 2019 265 39 0 0 1 0 NA
## 7623 Argentina 2019 224 36 0 0 0 0 22000
## 7624 Argentina 2019 224 34 1 1 1 1 5000
## 7625 Argentina 2019 224 30 0 0 NA 0 9000
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## 7627 Argentina 2019 296 51 0 NA NA NA NA
## 7628 Argentina 2019 363 22 0 1 0 1 11000
## 7629 Argentina 2019 233 34 1 0 0 0 22000
## 7630 Argentina 2019 224 42 0 0 0 0 31000
## 7631 Argentina 2019 272 70 0 1 NA 1 3200
## 7632 Argentina 2019 41 53 0 NA NA NA 3000
## 7633 Argentina 2019 41 34 0 NA NA NA 3000
## 7634 Argentina 2019 41 33 0 0 0 0 11000
## 7635 Argentina 2019 41 14 0 NA NA NA 3000
## 7636 Argentina 2019 41 14 0 NA NA NA 2000
## 7637 Argentina 2019 189 49 0 0 0 0 16200
## 7638 Argentina 2019 189 32 0 0 0 0 14667
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## 7640 Argentina 2019 170 19 0 1 NA 1 7000
## 7641 Argentina 2019 170 62 0 1 NA 1 5000
## 7642 Argentina 2019 56 17 0 NA NA NA 8000
## 7643 Argentina 2019 195 24 0 1 NA 1 10000
## 7644 Argentina 2019 195 24 0 1 NA 1 6500
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## 7646 Argentina 2019 224 38 0 1 NA 1 8000
## 7647 Argentina 2019 224 24 0 1 NA 1 6000
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## 7649 Argentina 2019 191 65 0 0 NA 0 8000
## 7650 Argentina 2019 194 45 0 NA NA NA NA
## 7651 Argentina 2019 208 33 0 1 NA 1 8000
## 7652 Argentina 2019 195 32 0 1 NA 1 4000
## 7653 Argentina 2019 195 31 0 0 0 0 13000
## 7654 Argentina 2019 205 59 0 NA NA NA 8000
## 7655 Argentina 2019 205 49 0 1 NA 1 8000
## 7656 Argentina 2019 205 28 0 0 0 0 14000
## 7657 Argentina 2019 210 42 0 0 0 0 23000
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## 7667 Argentina 2019 41 39 0 0 0 0 22000
## 7668 Argentina 2019 41 38 0 0 NA 0 10000
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## 7670 Argentina 2019 143 35 1 1 1 1 15000
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## 7677 Argentina 2019 149 43 0 0 0 0 25000
## 7678 Argentina 2019 143 58 0 1 1 1 20000
## 7679 Argentina 2019 143 55 1 0 1 0 12000
## 7680 Argentina 2019 143 31 1 1 1 1 10000
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## 7682 Argentina 2019 180 57 0 NA NA NA 8000
## 7683 Argentina 2019 154 33 0 0 0 0 20000
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## 7697 Argentina 2019 181 38 1 0 0 0 15000
## 7698 Argentina 2019 150 80 0 NA NA NA NA
## 7699 Argentina 2019 150 30 0 NA NA NA NA
## 7700 Argentina 2019 188 27 1 1 1 1 8000
## 7701 Argentina 2019 188 32 0 NA NA NA 8000
## 7702 Argentina 2019 188 28 1 NA NA NA 9000
## 7703 Argentina 2019 729 25 0 0 0 0 13000
## 7704 Argentina 2019 504 56 0 0 0 0 20000
## 7705 Argentina 2019 517 41 0 0 0 0 21000
## 7706 Argentina 2019 438 47 0 0 0 0 47000
## 7707 Argentina 2019 444 20 0 1 0 1 8000
## 7708 Argentina 2019 444 32 0 1 0 1 9500
## 7709 Argentina 2019 831 50 0 0 0 0 35000
## 7710 Argentina 2019 831 27 0 1 0 1 16000
## 7711 Argentina 2019 504 53 0 0 0 0 15000
## 7712 Argentina 2019 504 31 0 0 0 0 20000
## 7713 Argentina 2019 518 45 0 0 0 0 20000
## 7714 Argentina 2019 518 44 1 NA NA NA 2000
## 7715 Argentina 2019 571 43 0 0 0 0 30000
## 7716 Argentina 2019 571 19 1 1 1 1 1600
## 7717 Argentina 2019 576 58 0 NA NA NA 2500
## 7718 Argentina 2019 576 27 0 0 1 0 7000
## 7719 Argentina 2019 585 45 0 0 0 0 18000
## 7720 Argentina 2019 585 35 0 0 0 0 35000
## 7721 Argentina 2019 683 36 0 0 0 0 50000
## 7722 Argentina 2019 565 36 0 NA NA NA 6000
## 7723 Argentina 2019 687 39 0 0 0 0 11000
## 7724 Argentina 2019 687 35 1 1 NA 1 1600
## 7725 Argentina 2019 173 50 0 0 0 0 21000
## 7726 Argentina 2019 193 27 0 0 0 0 15600
## 7727 Argentina 2019 157 49 0 0 0 0 25000
## 7728 Argentina 2019 158 55 0 NA NA NA 6000
## 7729 Argentina 2019 158 35 0 1 NA 1 9000
## 7730 Argentina 2019 158 36 0 0 0 0 20000
## 7731 Argentina 2019 149 42 0 0 0 0 19000
## 7732 Argentina 2019 149 47 0 0 0 0 18000
## 7733 Argentina 2019 245 56 0 NA NA NA 19000
## 7734 Argentina 2019 245 27 0 1 1 1 20000
## 7735 Argentina 2019 245 23 0 0 1 0 18000
## 7736 Argentina 2019 282 37 0 0 0 0 19000
## 7737 Argentina 2019 282 20 1 1 1 1 2000
## 7738 Argentina 2019 282 21 0 1 1 1 1500
## 7739 Argentina 2019 282 57 0 0 0 0 NA
## 7740 Argentina 2019 245 43 1 0 NA 0 3600
## 7741 Argentina 2019 245 48 0 1 1 1 15000
## 7742 Argentina 2019 189 28 0 0 0 0 16200
## 7743 Argentina 2019 161 60 0 1 NA 1 4000
## 7744 Argentina 2019 161 42 0 0 0 0 14000
## 7745 Argentina 2019 161 48 0 0 0 0 20000
## 7746 Argentina 2019 161 38 0 0 0 0 36000
## 7747 Argentina 2019 161 43 0 0 0 0 18000
## 7748 Argentina 2019 161 43 1 1 NA 1 4800
## 7749 Argentina 2019 161 46 0 NA NA NA 6000
## 7750 Argentina 2019 170 18 0 NA NA NA 2000
## 7751 Argentina 2019 190 52 0 NA NA NA 20000
## 7752 Argentina 2019 202 42 0 1 NA 1 8000
## 7753 Argentina 2019 212 35 0 0 0 0 20000
## 7754 Argentina 2019 212 21 0 1 NA 1 10000
## 7755 Argentina 2019 247 35 0 NA NA NA 15000
## 7756 Argentina 2019 214 39 0 0 0 0 18000
## 7757 Argentina 2019 191 41 0 1 NA 1 8000
## 7758 Argentina 2019 191 22 0 1 NA 1 5000
## 7759 Argentina 2019 194 56 0 0 0 0 12000
## 7760 Argentina 2019 194 34 0 0 0 0 NA
## 7761 Argentina 2019 194 18 0 0 0 0 25000
## 7762 Argentina 2019 194 22 0 NA NA NA 9000
## 7763 Argentina 2019 194 23 0 1 NA 1 10000
## 7764 Argentina 2019 208 68 0 NA NA NA NA
## 7765 Argentina 2019 208 51 0 1 NA 1 10000
## 7766 Argentina 2019 208 40 0 1 NA 1 9000
## 7767 Argentina 2019 246 25 0 NA NA NA 18000
## 7768 Argentina 2019 220 37 0 0 0 0 18000
## 7769 Argentina 2019 191 25 0 NA NA NA 12000
## 7770 Argentina 2019 191 24 0 NA NA NA 14000
## 7771 Argentina 2019 212 21 0 1 NA 1 10000
## 7772 Argentina 2019 210 43 0 NA NA NA 12000
## 7773 Argentina 2019 210 50 0 0 0 0 17000
## 7774 Argentina 2019 217 26 0 1 NA 1 8000
## 7775 Argentina 2019 217 20 0 1 NA 1 8000
## 7776 Argentina 2019 177 51 0 0 0 0 14000
## 7777 Argentina 2019 177 39 0 0 0 0 22000
## 7778 Argentina 2019 177 21 1 1 NA 1 6000
## 7779 Argentina 2019 177 68 0 NA NA NA 1000
## 7780 Argentina 2019 177 41 0 0 0 0 24000
## 7781 Argentina 2019 208 44 0 0 0 0 30000
## 7782 Argentina 2019 62 37 0 1 1 1 12000
## 7783 Argentina 2019 194 49 0 0 0 0 30000
## 7784 Argentina 2019 194 48 1 1 NA 1 8000
## 7785 Argentina 2019 194 20 0 NA NA NA 4000
## 7786 Argentina 2019 194 48 0 NA NA NA 6000
## 7787 Argentina 2019 194 27 1 1 NA 1 4000
## 7788 Argentina 2019 194 35 0 0 NA 0 30000
## 7789 Argentina 2019 176 55 0 NA NA NA 17000
## 7790 Argentina 2019 176 58 0 0 0 0 10000
## 7791 Argentina 2019 144 39 1 1 1 1 10000
## 7792 Argentina 2019 181 49 0 0 0 0 28000
## 7793 Argentina 2019 115 40 0 0 1 0 11000
## 7794 Argentina 2019 115 32 0 NA NA NA 10000
## 7795 Argentina 2019 115 29 0 0 1 0 12000
## 7796 Argentina 2019 147 37 1 1 1 1 3000
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## 7799 Argentina 2019 162 41 0 NA NA NA 6000
## 7800 Argentina 2019 162 47 0 0 0 0 20000
## 7801 Argentina 2019 151 45 1 0 NA 0 8000
## 7802 Argentina 2019 151 25 0 1 1 1 14000
## 7803 Argentina 2019 162 46 1 1 NA 1 2000
## 7804 Argentina 2019 162 25 1 1 1 1 4000
## 7805 Argentina 2019 155 37 1 NA NA NA NA
## 7806 Argentina 2019 151 45 0 0 0 0 30000
## 7807 Argentina 2019 155 49 0 0 1 0 13000
## 7808 Argentina 2019 155 30 0 0 0 0 23000
## 7809 Argentina 2019 155 39 1 0 1 0 17000
## 7810 Argentina 2019 155 39 0 0 0 0 28000
## 7811 Argentina 2019 153 35 1 1 1 1 8000
## 7812 Argentina 2019 153 42 0 1 1 1 8000
## 7813 Argentina 2019 153 34 0 0 0 0 10000
## 7814 Argentina 2019 153 47 0 1 NA 1 8000
## 7815 Argentina 2019 153 49 1 0 0 0 15000
## 7816 Argentina 2019 148 66 0 NA NA NA 11200
## 7817 Argentina 2019 148 59 0 NA NA NA 20000
## 7818 Argentina 2019 517 39 1 NA NA NA 2500
## 7819 Argentina 2019 831 32 0 NA NA NA 25000
## 7820 Argentina 2019 673 71 0 NA NA NA 12000
## 7821 Argentina 2019 673 41 1 0 0 0 7000
## 7822 Argentina 2019 627 31 1 1 1 1 2400
## 7823 Argentina 2019 627 51 0 0 0 0 18700
## 7824 Argentina 2019 623 48 0 0 0 0 18000
## 7825 Argentina 2019 623 39 0 0 0 0 50000
## 7826 Argentina 2019 559 52 0 NA NA NA 25000
## 7827 Argentina 2019 590 35 0 NA NA NA 25000
## 7828 Argentina 2019 590 30 0 1 0 1 50000
## 7829 Argentina 2019 438 20 0 1 NA 1 16300
## 7830 Argentina 2019 438 44 0 0 0 0 30000
## 7831 Argentina 2019 831 25 0 0 0 0 30000
## 7832 Argentina 2019 585 35 0 0 0 0 9000
## 7833 Argentina 2019 585 60 0 0 0 0 17000
## 7834 Argentina 2019 494 50 0 1 0 1 20000
## 7835 Argentina 2019 494 53 0 1 NA 1 7200
## 7836 Argentina 2019 494 40 0 0 0 0 18000
## 7837 Argentina 2019 494 25 0 1 NA 1 7000
## 7838 Argentina 2019 614 37 0 0 0 0 33000
## 7839 Argentina 2019 614 33 0 0 0 0 20000
## 7840 Argentina 2019 253 49 0 NA NA NA 5000
## 7841 Argentina 2019 149 60 0 0 0 0 NA
## 7842 Argentina 2019 149 31 0 0 0 0 18000
## 7843 Argentina 2019 149 31 0 0 0 0 23000
## 7844 Argentina 2019 140 29 1 1 1 1 6500
## 7845 Argentina 2019 140 56 0 NA NA NA 6000
## 7846 Argentina 2019 170 62 0 0 0 0 15000
## 7847 Argentina 2019 170 50 0 NA NA NA 13000
## 7848 Argentina 2019 143 30 0 0 1 0 15000
## 7849 Argentina 2019 288 55 0 0 0 0 18000
## 7850 Argentina 2019 288 30 0 0 1 0 NA
## 7851 Argentina 2019 284 29 0 0 0 0 30000
## 7852 Argentina 2019 284 54 0 0 0 0 32000
## 7853 Argentina 2019 284 28 0 0 0 0 33000
## 7854 Argentina 2019 282 38 1 NA NA NA NA
## 7855 Argentina 2019 233 44 0 0 0 0 20000
## 7856 Argentina 2019 161 38 0 0 0 0 25000
## 7857 Argentina 2019 272 40 0 1 NA 1 4000
## 7858 Argentina 2019 272 38 0 0 0 0 NA
## 7859 Argentina 2019 272 44 0 0 0 0 NA
## 7860 Argentina 2019 272 24 0 1 NA 1 6000
## 7861 Argentina 2019 214 37 0 NA NA NA 20000
## 7862 Argentina 2019 214 61 0 0 0 0 25000
## 7863 Argentina 2019 214 27 0 0 0 0 18000
## 7864 Argentina 2019 214 24 0 0 0 0 16000
## 7865 Argentina 2019 52 40 0 1 NA 1 6000
## 7866 Argentina 2019 69 36 0 0 0 0 14000
## 7867 Argentina 2019 226 43 0 0 NA 0 5000
## 7868 Argentina 2019 226 24 0 1 NA 1 18000
## 7869 Argentina 2019 246 31 1 NA NA NA 6000
## 7870 Argentina 2019 44 25 0 NA NA NA 10000
## 7871 Argentina 2019 234 48 0 NA NA NA 20000
## 7872 Argentina 2019 234 47 0 0 0 0 15000
## 7873 Argentina 2019 224 53 0 1 NA 1 2000
## 7874 Argentina 2019 194 42 0 NA NA NA 9000
## 7875 Argentina 2019 194 40 0 0 0 0 12000
## 7876 Argentina 2019 44 42 0 0 0 0 10000
## 7877 Argentina 2019 195 66 0 NA NA NA 6000
## 7878 Argentina 2019 308 29 0 0 0 0 13000
## 7879 Argentina 2019 242 45 0 0 0 0 20000
## 7880 Argentina 2019 217 38 0 1 NA 1 10000
## 7881 Argentina 2019 201 35 0 0 0 0 18000
## 7882 Argentina 2019 201 33 0 1 NA 1 3600
## 7883 Argentina 2019 201 43 0 0 0 0 17000
## 7884 Argentina 2019 201 41 0 0 0 0 20000
## 7885 Argentina 2019 208 41 0 NA NA NA 12000
## 7886 Argentina 2019 208 23 0 1 NA 1 9600
## 7887 Argentina 2019 208 33 0 NA NA NA 6000
## 7888 Argentina 2019 208 40 0 1 NA 1 13000
## 7889 Argentina 2019 208 42 0 0 0 0 12000
## 7890 Argentina 2019 208 42 0 NA NA NA 3000
## 7891 Argentina 2019 272 37 0 1 NA 1 3600
## 7892 Argentina 2019 272 33 0 1 NA 1 6500
## 7893 Argentina 2019 188 46 0 0 0 0 20000
## 7894 Argentina 2019 188 35 1 0 1 0 10000
## 7895 Argentina 2019 188 48 1 0 1 0 14000
## 7896 Argentina 2019 188 50 0 NA NA NA 15000
## 7897 Argentina 2019 188 28 0 NA NA NA 6000
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## 7905 Argentina 2019 199 45 0 0 0 0 15000
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## 7908 Argentina 2019 181 77 0 0 0 0 25000
## 7909 Argentina 2019 151 68 0 1 NA 1 15000
## 7910 Argentina 2019 151 37 0 NA NA NA 10000
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## 7912 Argentina 2019 163 36 0 0 1 0 25000
## 7913 Argentina 2019 163 33 0 1 NA 1 8000
## 7914 Argentina 2019 163 22 1 1 1 1 8000
## 7915 Argentina 2019 171 63 0 0 0 0 15000
## 7916 Argentina 2019 171 26 0 0 1 0 7000
## 7917 Argentina 2019 163 49 1 NA NA NA 9000
## 7918 Argentina 2019 163 28 0 1 1 1 9000
## 7919 Argentina 2019 163 25 1 1 NA 1 3000
## 7920 Argentina 2019 154 41 0 1 NA 1 5500
## 7921 Argentina 2019 154 21 1 1 NA 1 4000
## 7922 Argentina 2019 154 41 0 1 NA 1 8000
## 7923 Argentina 2019 146 62 0 0 0 0 40000
## 7924 Argentina 2019 183 40 0 0 0 0 16000
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## 7927 Argentina 2019 149 44 0 0 0 0 8000
## 7928 Argentina 2019 149 20 1 NA NA NA 2000
## 7929 Argentina 2019 606 34 0 NA NA NA 35000
## 7930 Argentina 2019 559 54 1 NA NA NA 5000
## 7931 Argentina 2019 408 47 0 1 0 1 16000
## 7932 Argentina 2019 831 50 1 1 0 1 NA
## 7933 Argentina 2019 831 49 0 0 0 0 NA
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## 7935 Argentina 2019 570 41 1 1 0 1 12000
## 7936 Argentina 2019 831 24 1 0 0 0 6000
## 7937 Argentina 2019 608 35 0 1 0 1 14000
## 7938 Argentina 2019 608 37 0 0 NA 0 28000
## 7939 Argentina 2019 571 56 0 0 0 0 17000
## 7940 Argentina 2019 444 48 0 1 NA 1 4800
## 7941 Argentina 2019 444 32 0 1 0 1 15000
## 7942 Argentina 2019 673 55 0 NA NA NA 20000
## 7943 Argentina 2019 673 27 0 0 0 0 18000
## 7944 Argentina 2019 253 50 0 NA NA NA 5000
## 7945 Argentina 2019 575 40 0 NA NA NA 10000
## 7946 Argentina 2019 642 25 0 0 NA 0 6300
## 7947 Argentina 2019 188 49 0 0 0 0 25000
## 7948 Argentina 2019 188 31 0 1 1 1 30000
## 7949 Argentina 2019 180 33 0 0 0 0 21000
## 7950 Argentina 2019 180 35 0 0 0 0 22000
## 7951 Argentina 2019 146 36 0 NA NA NA 9000
## 7952 Argentina 2019 115 62 0 1 NA 1 6500
## 7953 Argentina 2019 350 52 0 0 0 0 25000
## 7954 Argentina 2019 213 40 0 0 0 0 60000
## 7955 Argentina 2019 213 39 0 0 0 0 45000
## 7956 Argentina 2019 213 21 1 0 1 0 10000
## 7957 Argentina 2019 265 45 0 0 0 0 20000
## 7958 Argentina 2019 265 24 0 0 NA 0 4000
## 7959 Argentina 2019 265 22 0 1 1 1 4500
## 7960 Argentina 2019 272 63 0 0 0 0 27000
## 7961 Argentina 2019 238 28 0 NA NA NA 17000
## 7962 Argentina 2019 238 45 0 NA NA NA 50000
## 7963 Argentina 2019 184 34 0 1 NA 1 6000
## 7964 Argentina 2019 184 41 0 1 NA 1 8000
## 7965 Argentina 2019 234 63 0 0 0 0 32000
## 7966 Argentina 2019 234 58 1 NA NA NA 20000
## 7967 Argentina 2019 69 22 0 1 NA 1 12000
## 7968 Argentina 2019 226 35 0 1 NA 1 5400
## 7969 Argentina 2019 226 37 0 NA NA NA 2000
## 7970 Argentina 2019 205 63 0 NA NA NA 10500
## 7971 Argentina 2019 966 38 0 NA NA NA 15000
## 7972 Argentina 2019 226 40 0 NA NA NA 12000
## 7973 Argentina 2019 226 20 0 1 NA 1 7200
## 7974 Argentina 2019 226 21 0 1 NA 1 2400
## 7975 Argentina 2019 201 49 0 0 0 0 19000
## 7976 Argentina 2019 201 48 0 0 0 0 13000
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## 7978 Argentina 2019 308 29 0 0 0 0 18000
## 7979 Argentina 2019 308 32 0 NA NA NA 24000
## 7980 Argentina 2019 966 34 0 NA NA NA 12000
## 7981 Argentina 2019 242 41 0 0 0 0 20000
## 7982 Argentina 2019 242 40 0 0 0 0 18000
## 7983 Argentina 2019 966 34 0 0 0 0 10000
## 7984 Argentina 2019 966 34 0 1 NA 1 9000
## 7985 Argentina 2019 308 23 0 1 NA 1 8000
## 7986 Argentina 2019 194 56 0 1 NA 1 10000
## 7987 Argentina 2019 194 50 0 0 0 0 20000
## 7988 Argentina 2019 194 31 0 0 0 0 18000
## 7989 Argentina 2019 204 58 0 1 NA 1 9000
## 7990 Argentina 2019 196 31 0 0 0 0 17000
## 7991 Argentina 2019 214 56 0 0 0 0 22000
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## 7994 Argentina 2019 294 44 0 NA NA NA 25000
## 7995 Argentina 2019 294 18 0 NA NA NA 9000
## 7996 Argentina 2019 294 53 0 1 NA 1 16000
## 7997 Argentina 2019 294 27 0 0 0 0 16000
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## 7999 Argentina 2019 294 27 0 NA NA NA 10000
## 8000 Argentina 2019 294 60 0 NA NA NA 10000
## 8001 Argentina 2019 294 50 0 1 NA 1 8000
## 8002 Argentina 2019 180 27 1 0 1 0 15000
## 8003 Argentina 2019 177 54 0 0 0 0 20000
## 8004 Argentina 2019 177 52 0 0 0 0 10000
## 8005 Argentina 2019 177 59 0 NA NA NA 20000
## 8006 Argentina 2019 177 31 0 1 1 1 6000
## 8007 Argentina 2019 189 60 0 0 0 0 20000
## 8008 Argentina 2019 189 31 0 0 1 0 15000
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## 8011 Argentina 2019 149 40 0 0 0 0 20000
## 8012 Argentina 2019 149 34 0 1 NA 1 8000
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## 8014 Argentina 2019 149 58 0 0 1 0 21000
## 8015 Argentina 2019 149 54 0 0 1 0 15000
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## 8019 Argentina 2019 1254 47 1 1 NA 1 NA
## 8020 Argentina 2019 1254 39 0 0 0 0 27000
## 8021 Argentina 2019 178 40 1 0 0 0 9000
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## 8025 Argentina 2019 150 41 0 1 1 1 16000
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## 8027 Argentina 2019 189 38 0 NA NA NA 15000
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## 8030 Argentina 2019 160 49 0 0 1 0 8000
## 8031 Argentina 2019 149 50 0 NA NA NA 18000
## 8032 Argentina 2019 149 31 0 NA NA NA 2000
## 8033 Argentina 2019 188 42 0 0 0 0 18000
## 8034 Argentina 2019 570 19 1 1 NA 1 NA
## 8035 Argentina 2019 831 54 0 NA NA NA 25000
## 8036 Argentina 2019 570 62 0 NA NA NA NA
## 8037 Argentina 2019 627 27 0 NA NA NA 10000
## 8038 Argentina 2019 627 26 0 NA NA NA 10000
## 8039 Argentina 2019 831 40 0 NA NA NA 25000
## 8040 Argentina 2019 606 44 0 0 0 0 28100
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## 8043 Argentina 2019 611 35 0 NA NA NA 40000
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## 8045 Argentina 2019 641 58 0 NA NA NA NA
## 8046 Argentina 2019 641 31 1 NA NA NA 7000
## 8047 Argentina 2019 641 30 0 0 1 0 NA
## 8048 Argentina 2019 641 28 0 1 NA 1 10000
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## 8050 Argentina 2019 641 26 0 1 0 1 7000
## 8051 Argentina 2019 844 30 0 0 0 0 20000
## 8052 Argentina 2019 669 57 0 1 0 1 7000
## 8053 Argentina 2019 669 29 0 1 1 1 14000
## 8054 Argentina 2019 1178 27 1 0 0 0 30000
## 8055 Argentina 2019 575 37 0 0 0 0 76000
## 8056 Argentina 2019 633 39 1 NA NA NA 1000
## 8057 Argentina 2019 633 41 1 NA NA NA 4000
## 8058 Argentina 2019 633 22 1 NA NA NA 2000
## 8059 Argentina 2019 115 43 0 1 NA 1 4000
## 8060 Argentina 2019 115 27 0 0 0 0 14000
## 8061 Argentina 2019 115 22 1 NA NA NA 3500
## 8062 Argentina 2019 199 36 0 0 0 0 43000
## 8063 Argentina 2019 181 50 0 0 0 0 12000
## 8064 Argentina 2019 181 53 0 NA NA NA 15000
## 8065 Argentina 2019 268 55 0 0 0 0 32000
## 8066 Argentina 2019 268 22 0 0 0 0 35000
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## 8068 Argentina 2019 282 53 0 1 NA 1 8000
## 8069 Argentina 2019 284 59 1 1 0 1 NA
## 8070 Argentina 2019 213 44 0 NA NA NA 80000
## 8071 Argentina 2019 267 32 0 0 0 0 30000
## 8072 Argentina 2019 522 50 0 NA NA NA NA
## 8073 Argentina 2019 294 32 0 0 0 0 32000
## 8074 Argentina 2019 294 32 0 0 0 0 17000
## 8075 Argentina 2019 275 66 0 NA NA NA 23000
## 8076 Argentina 2019 275 28 0 0 0 0 15000
## 8077 Argentina 2019 217 59 0 1 NA 1 14000
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## 8080 Argentina 2019 217 73 0 NA NA NA 5000
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## 8083 Argentina 2019 226 34 0 NA NA NA 3000
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## 8085 Argentina 2019 226 60 0 NA NA NA NA
## 8086 Argentina 2019 226 35 0 0 0 0 10000
## 8087 Argentina 2019 226 28 0 1 NA 1 6000
## 8088 Argentina 2019 208 49 0 0 0 0 16000
## 8089 Argentina 2019 208 55 0 NA NA NA 2700
## 8090 Argentina 2019 208 20 0 1 NA 1 6000
## 8091 Argentina 2019 44 58 0 0 0 0 22000
## 8092 Argentina 2019 194 44 0 0 0 0 25000
## 8093 Argentina 2019 193 49 0 0 0 0 13000
## 8094 Argentina 2019 193 45 0 NA NA NA 3000
## 8095 Argentina 2019 226 35 0 1 NA 1 10000
## 8096 Argentina 2019 226 25 0 1 NA 1 8000
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## 8098 Argentina 2019 205 29 0 NA NA NA 7000
## 8099 Argentina 2019 193 29 0 0 0 0 18000
## 8100 Argentina 2019 308 47 0 0 0 0 16000
## 8101 Argentina 2019 220 51 0 0 0 0 24000
## 8102 Argentina 2019 208 33 0 0 0 0 22000
## 8103 Argentina 2019 161 32 0 NA NA NA 16000
## 8104 Argentina 2019 161 35 0 0 0 0 16000
## 8105 Argentina 2019 238 30 0 0 0 0 35000
## 8106 Argentina 2019 238 32 0 NA NA NA 6000
## 8107 Argentina 2019 214 26 0 1 NA 1 4000
## 8108 Argentina 2019 214 24 1 NA NA NA 12000
## 8109 Argentina 2019 214 29 0 1 NA 1 8000
## 8110 Argentina 2019 170 26 0 1 NA 1 6000
## 8111 Argentina 2019 170 22 0 0 0 0 17000
## 8112 Argentina 2019 170 34 0 1 NA 1 12000
## 8113 Argentina 2019 111 33 0 0 0 0 38000
## 8114 Argentina 2019 111 29 0 NA NA NA 6000
## 8115 Argentina 2019 270 27 0 0 0 0 25000
## 8116 Argentina 2019 270 33 0 NA NA NA 12000
## 8117 Argentina 2019 199 52 0 0 0 0 16000
## 8118 Argentina 2019 199 48 0 0 0 0 15000
## 8119 Argentina 2019 212 36 0 NA NA NA 20000
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## 8121 Argentina 2019 247 31 0 1 NA 1 15000
## 8122 Argentina 2019 247 35 0 0 0 0 NA
## 8123 Argentina 2019 214 42 0 0 0 0 23000
## 8124 Argentina 2019 187 56 1 0 NA 0 6000
## 8125 Argentina 2019 187 59 0 NA NA NA 10800
## 8126 Argentina 2019 187 27 0 0 0 0 20000
## 8127 Argentina 2019 187 59 0 0 0 0 40000
## 8128 Argentina 2019 187 50 0 0 0 0 30000
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## 8130 Argentina 2019 188 34 0 0 0 0 21000
## 8131 Argentina 2019 188 35 1 1 1 1 5000
## 8132 Argentina 2019 188 31 1 0 1 0 17000
## 8133 Argentina 2019 188 31 1 1 1 1 2000
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## 8136 Argentina 2019 149 27 0 NA NA NA NA
## 8137 Argentina 2019 149 20 0 NA NA NA NA
## 8138 Argentina 2019 149 17 0 NA NA NA NA
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## 8140 Argentina 2019 173 57 0 0 0 0 15000
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## 8149 Argentina 2019 154 52 0 NA NA NA 4000
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## 8154 Argentina 2019 150 35 0 0 1 0 10000
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## 8163 Argentina 2019 146 18 0 1 1 1 4000
## 8164 Argentina 2019 194 24 1 NA NA NA 8000
## 8165 Argentina 2019 176 28 0 1 1 1 17000
## 8166 Argentina 2019 187 45 0 NA NA NA 40000
## 8167 Argentina 2019 187 68 0 0 0 0 15000
## 8168 Argentina 2019 187 24 0 NA NA NA NA
## 8169 Argentina 2019 188 39 0 NA NA NA 8000
## 8170 Argentina 2019 188 34 0 0 1 0 14500
## 8171 Argentina 2019 673 18 1 1 1 1 5000
## 8172 Argentina 2019 504 51 0 NA NA NA 20000
## 8173 Argentina 2019 408 55 0 1 0 1 20000
## 8174 Argentina 2019 408 43 0 0 NA 0 9000
## 8175 Argentina 2019 694 63 1 NA NA NA 2500
## 8176 Argentina 2019 629 59 0 NA NA NA 20000
## 8177 Argentina 2019 629 58 0 0 0 0 NA
## 8178 Argentina 2019 559 42 0 0 0 0 16000
## 8179 Argentina 2019 559 23 0 1 0 1 6000
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## 8182 Argentina 2019 841 33 0 0 0 0 29000
## 8183 Argentina 2019 569 34 0 0 0 0 28000
## 8184 Argentina 2019 569 32 0 NA NA NA 18000
## 8185 Argentina 2019 565 57 0 0 0 0 26000
## 8186 Argentina 2019 565 60 0 0 0 0 38000
## 8187 Argentina 2019 585 38 0 1 0 1 15000
## 8188 Argentina 2019 633 45 0 NA NA NA 4500
## 8189 Argentina 2019 633 27 1 NA NA NA NA
## 8190 Argentina 2019 633 29 1 NA NA NA NA
## 8191 Argentina 2019 609 33 1 1 NA 1 4800
## 8192 Argentina 2019 577 39 0 0 0 0 12000
## 8193 Argentina 2019 189 31 0 1 NA 1 10000
## 8194 Argentina 2019 148 50 0 NA NA NA 12000
## 8195 Argentina 2019 106 38 0 0 0 0 20000
## 8196 Argentina 2019 106 43 0 0 0 0 15000
## 8197 Argentina 2019 180 61 0 0 0 0 25000
## 8198 Argentina 2019 180 32 0 NA NA NA 8000
## 8199 Argentina 2019 180 42 0 0 0 0 50000
## 8200 Argentina 2019 264 55 0 NA NA NA 11500
## 8201 Argentina 2019 264 42 0 1 NA 1 16000
## 8202 Argentina 2019 318 62 0 NA NA NA NA
## 8203 Argentina 2019 439 22 0 0 0 0 55000
## 8204 Argentina 2019 294 59 0 0 0 0 29000
## 8205 Argentina 2019 41 41 0 NA NA NA 14000
## 8206 Argentina 2019 41 38 0 1 NA 1 4000
## 8207 Argentina 2019 189 46 0 0 0 0 15200
## 8208 Argentina 2019 234 51 0 NA NA NA 40000
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## 8210 Argentina 2019 282 37 0 0 0 0 14000
## 8211 Argentina 2019 208 31 0 1 NA 1 12000
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## 8214 Argentina 2019 44 32 0 1 NA 1 8400
## 8215 Argentina 2019 226 44 0 1 NA 1 6000
## 8216 Argentina 2019 208 42 0 0 0 0 16000
## 8217 Argentina 2019 208 42 0 NA NA NA 10500
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## 8222 Argentina 2019 308 36 0 0 0 0 20000
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## 8228 Argentina 2019 208 32 0 0 0 0 18000
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## 8230 Argentina 2019 184 19 0 1 NA 1 4700
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## 8232 Argentina 2019 210 42 0 NA NA NA 9000
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## 8234 Argentina 2019 206 37 0 NA NA NA 6000
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## 8237 Argentina 2019 206 47 0 NA NA NA 10000
## 8238 Argentina 2019 189 52 0 1 NA 1 10000
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## WEIGHT_W PPA ING_PPA
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## 8302 710 21.35587 2575.40381
## 8303 559 21.35587 1170.63810
## 8304 573 21.35587 93.65105
## 8305 681 21.35587 632.14457
## 8306 699 21.35587 702.38286
## 8307 688 21.35587 702.38286
## 8308 696 21.35587 1170.63810
## 8309 144 21.35587 NA
## 8310 127 21.35587 374.60419
## 8311 126 21.35587 421.42971
## 8312 125 21.35587 374.60419
## 8313 149 21.35587 702.38286
## 8314 386 21.35587 936.51048
## 8315 171 21.35587 374.60419
## 8316 363 21.35587 2341.27619
## 8317 392 21.35587 1170.63810
## 8318 0 21.35587 NA
## 8319 458 21.35587 1685.71886
## 8320 222 21.35587 561.90629
## 8321 290 21.35587 327.77867
## 8322 237 21.35587 234.12762
## 8323 239 21.35587 117.06381
## 8324 226 21.35587 655.55733
## 8325 227 21.35587 304.36590
## 8326 309 21.35587 NA
## 8327 323 21.35587 655.55733
## 8328 282 21.35587 1123.81257
## 8329 256 21.35587 842.85943
## 8330 198 21.35587 842.85943
## 8331 206 21.35587 561.90629
## 8332 212 21.35587 374.60419
## 8333 45 21.35587 796.03391
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 3355296 rows ]if_all()
La función if_all() nos permite ingresar una condicion
lógica a evaluar en el contenido de un conjunto de columnas para
realizar un filtro. El primer argumento que requiere la función es el
conjunto de columnas y el segundo la función a aplicar a cada una de
ellas para determinar los casos que serán filtrados.
Por ejemplo, podemos utilizarla para conservar únicamente aquellos casos que no contengan NAs en ninguna de las variables vínculadas a la precariedad
preca_completo <- preca_mundial %>%
filter(
if_all(starts_with("PRECA"),~!is.na(.x))
)
preca_completo## PAIS ANO PERIODO WEIGHT SEXO EDAD CATOCUP COND SECTOR
## 1 Argentina 2019 2019-1 108 Mujer 41 Asalariado Ocupados Priv
## 2 Argentina 2019 2019-1 221 Varon 74 Asalariado Ocupados Priv
## 3 Argentina 2019 2019-1 309 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 4 Argentina 2019 2019-1 88 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 5 Argentina 2019 2019-1 332 Mujer 38 Asalariado Ocupados Priv
## 6 Argentina 2019 2019-1 324 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 7 Argentina 2019 2019-1 302 Mujer 39 Asalariado Ocupados Priv
## 8 Argentina 2019 2019-1 304 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
## 9 Argentina 2019 2019-1 336 Varon 50 Asalariado Ocupados Priv
## 10 Argentina 2019 2019-1 336 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 11 Argentina 2019 2019-1 345 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 12 Argentina 2019 2019-1 308 Varon 58 Asalariado Ocupados Priv
## 13 Argentina 2019 2019-1 115 Mujer 34 Asalariado Ocupados Priv
## 14 Argentina 2019 2019-1 210 Varon 48 Asalariado Ocupados Priv
## 15 Argentina 2019 2019-1 210 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 16 Argentina 2019 2019-1 210 Varon 50 Asalariado Ocupados Priv
## 17 Argentina 2019 2019-1 210 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 18 Argentina 2019 2019-1 201 Varon 52 Asalariado Ocupados Priv
## 19 Argentina 2019 2019-1 201 Mujer 40 Asalariado Ocupados Priv
## 20 Argentina 2019 2019-1 203 Varon 21 Asalariado Ocupados Priv
## 21 Argentina 2019 2019-1 192 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 22 Argentina 2019 2019-1 167 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
## 23 Argentina 2019 2019-1 167 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
## 24 Argentina 2019 2019-1 170 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 25 Argentina 2019 2019-1 198 Mujer 54 Asalariado Ocupados Priv
## 26 Argentina 2019 2019-1 162 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 27 Argentina 2019 2019-1 176 Mujer 46 Asalariado Ocupados Priv
## 28 Argentina 2019 2019-1 185 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 29 Argentina 2019 2019-1 185 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 30 Argentina 2019 2019-1 191 Varon 59 Asalariado Ocupados Priv
## 31 Argentina 2019 2019-1 163 Varon 32 Asalariado Ocupados Priv
## 32 Argentina 2019 2019-1 164 Varon 73 Asalariado Ocupados Priv
## 33 Argentina 2019 2019-1 441 Varon 23 Asalariado Ocupados Priv
## 34 Argentina 2019 2019-1 408 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 35 Argentina 2019 2019-1 408 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 36 Argentina 2019 2019-1 408 Mujer 21 Asalariado Ocupados Priv
## 37 Argentina 2019 2019-1 478 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 38 Argentina 2019 2019-1 505 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 39 Argentina 2019 2019-1 483 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 40 Argentina 2019 2019-1 483 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 41 Argentina 2019 2019-1 473 Varon 24 Asalariado Ocupados Priv
## 42 Argentina 2019 2019-1 473 Varon 20 Asalariado Ocupados Priv
## 43 Argentina 2019 2019-1 473 Mujer 21 Asalariado Ocupados Priv
## 44 Argentina 2019 2019-1 480 Varon 20 Asalariado Ocupados Priv
## 45 Argentina 2019 2019-1 127 Mujer 45 Asalariado Ocupados Priv
## 46 Argentina 2019 2019-1 127 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 47 Argentina 2019 2019-1 127 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 48 Argentina 2019 2019-1 127 Mujer 47 Asalariado Ocupados Priv
## 49 Argentina 2019 2019-1 144 Mujer 65 Asalariado Ocupados Priv
## 50 Argentina 2019 2019-1 288 Varon 58 Asalariado Ocupados Priv
## 51 Argentina 2019 2019-1 288 Mujer 56 Asalariado Ocupados Priv
## 52 Argentina 2019 2019-1 271 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 53 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 54 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 55 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 56 Argentina 2019 2019-1 302 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 57 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 38 Asalariado Ocupados Priv
## 58 Argentina 2019 2019-1 269 Mujer 53 Asalariado Ocupados Priv
## 59 Argentina 2019 2019-1 291 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 60 Argentina 2019 2019-1 222 Varon 26 Asalariado Ocupados Priv
## 61 Argentina 2019 2019-1 333 Mujer 32 Asalariado Ocupados Priv
## 62 Argentina 2019 2019-1 333 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 63 Argentina 2019 2019-1 307 Mujer 26 Asalariado Ocupados Priv
## 64 Argentina 2019 2019-1 304 Mujer 46 Asalariado Ocupados Priv
## 65 Argentina 2019 2019-1 88 Mujer 37 Asalariado Ocupados Priv
## 66 Argentina 2019 2019-1 141 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 67 Argentina 2019 2019-1 141 Varon 22 Asalariado Ocupados Priv
## 68 Argentina 2019 2019-1 44 Mujer 39 Asalariado Ocupados Priv
## 69 Argentina 2019 2019-1 44 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 70 Argentina 2019 2019-1 324 Varon 56 Asalariado Ocupados Priv
## 71 Argentina 2019 2019-1 274 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 72 Argentina 2019 2019-1 397 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 73 Argentina 2019 2019-1 397 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 74 Argentina 2019 2019-1 353 Mujer 51 Asalariado Ocupados Priv
## 75 Argentina 2019 2019-1 353 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
## 76 Argentina 2019 2019-1 307 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
## 77 Argentina 2019 2019-1 336 Varon 40 Asalariado Ocupados Priv
## 78 Argentina 2019 2019-1 336 Mujer 21 Asalariado Ocupados Priv
## 79 Argentina 2019 2019-1 192 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 80 Argentina 2019 2019-1 108 Varon 23 Asalariado Ocupados Priv
## 81 Argentina 2019 2019-1 319 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 82 Argentina 2019 2019-1 249 Mujer 25 Asalariado Ocupados Priv
## 83 Argentina 2019 2019-1 249 Varon 56 Asalariado Ocupados Priv
## 84 Argentina 2019 2019-1 203 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
## 85 Argentina 2019 2019-1 203 Mujer 42 Asalariado Ocupados Priv
## 86 Argentina 2019 2019-1 203 Mujer 23 Asalariado Ocupados Priv
## 87 Argentina 2019 2019-1 182 Mujer 31 Asalariado Ocupados Priv
## 88 Argentina 2019 2019-1 182 Mujer 31 Asalariado Ocupados Priv
## 89 Argentina 2019 2019-1 194 Mujer 59 Asalariado Ocupados Priv
## 90 Argentina 2019 2019-1 194 Varon 69 Asalariado Ocupados Priv
## 91 Argentina 2019 2019-1 278 Mujer 32 Asalariado Ocupados Priv
## 92 Argentina 2019 2019-1 270 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 93 Argentina 2019 2019-1 194 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 94 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 51 Asalariado Ocupados Priv
## 95 Argentina 2019 2019-1 168 Varon 47 Asalariado Ocupados Priv
## 96 Argentina 2019 2019-1 168 Mujer 27 Asalariado Ocupados Priv
## 97 Argentina 2019 2019-1 213 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 98 Argentina 2019 2019-1 170 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 99 Argentina 2019 2019-1 170 Mujer 32 Asalariado Ocupados Priv
## 100 Argentina 2019 2019-1 559 Mujer 59 Asalariado Ocupados Priv
## 101 Argentina 2019 2019-1 559 Mujer 29 Asalariado Ocupados Priv
## 102 Argentina 2019 2019-1 442 Varon 59 Asalariado Ocupados Priv
## 103 Argentina 2019 2019-1 442 Mujer 58 Asalariado Ocupados Priv
## 104 Argentina 2019 2019-1 442 Mujer 27 Asalariado Ocupados Priv
## 105 Argentina 2019 2019-1 469 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 106 Argentina 2019 2019-1 132 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 107 Argentina 2019 2019-1 132 Mujer 20 Asalariado Ocupados Priv
## 108 Argentina 2019 2019-1 132 Mujer 25 Asalariado Ocupados Priv
## 109 Argentina 2019 2019-1 137 Varon 60 Asalariado Ocupados Priv
## 110 Argentina 2019 2019-1 137 Mujer 33 Asalariado Ocupados Priv
## 111 Argentina 2019 2019-1 307 Mujer 39 Asalariado Ocupados Priv
## 112 Argentina 2019 2019-1 307 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 113 Argentina 2019 2019-1 384 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 114 Argentina 2019 2019-1 226 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 115 Argentina 2019 2019-1 173 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 116 Argentina 2019 2019-1 173 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 117 Argentina 2019 2019-1 342 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 118 Argentina 2019 2019-1 342 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## 119 Argentina 2019 2019-1 255 Varon 50 Asalariado Ocupados Priv
## 120 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 27 Asalariado Ocupados Priv
## 121 Argentina 2019 2019-1 269 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 122 Argentina 2019 2019-1 269 Mujer 43 Asalariado Ocupados Priv
## 123 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 54 Asalariado Ocupados Priv
## 124 Argentina 2019 2019-1 250 Varon 56 Asalariado Ocupados Priv
## 125 Argentina 2019 2019-1 250 Mujer 55 Asalariado Ocupados Priv
## 126 Argentina 2019 2019-1 250 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 127 Argentina 2019 2019-1 269 Varon 25 Asalariado Ocupados Priv
## 128 Argentina 2019 2019-1 621 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 129 Argentina 2019 2019-1 304 Varon 26 Asalariado Ocupados Priv
## 130 Argentina 2019 2019-1 304 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 131 Argentina 2019 2019-1 242 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 132 Argentina 2019 2019-1 336 Mujer 26 Asalariado Ocupados Priv
## 133 Argentina 2019 2019-1 336 Mujer 38 Asalariado Ocupados Priv
## 134 Argentina 2019 2019-1 327 Varon 18 Asalariado Ocupados Priv
## 135 Argentina 2019 2019-1 44 Varon 35 Asalariado Ocupados Priv
## 136 Argentina 2019 2019-1 44 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 137 Argentina 2019 2019-1 44 Mujer 43 Asalariado Ocupados Priv
## 138 Argentina 2019 2019-1 319 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 139 Argentina 2019 2019-1 300 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 140 Argentina 2019 2019-1 192 Mujer 44 Asalariado Ocupados Priv
## 141 Argentina 2019 2019-1 276 Varon 54 Asalariado Ocupados Priv
## 142 Argentina 2019 2019-1 276 Mujer 50 Asalariado Ocupados Priv
## 143 Argentina 2019 2019-1 276 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 144 Argentina 2019 2019-1 359 Varon 47 Asalariado Ocupados Priv
## 145 Argentina 2019 2019-1 359 Mujer 46 Asalariado Ocupados Priv
## 146 Argentina 2019 2019-1 308 Varon 32 Asalariado Ocupados Priv
## 147 Argentina 2019 2019-1 336 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## 148 Argentina 2019 2019-1 192 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## 149 Argentina 2019 2019-1 192 Mujer 50 Asalariado Ocupados Priv
## 150 Argentina 2019 2019-1 108 Varon 53 Asalariado Ocupados Priv
## 151 Argentina 2019 2019-1 185 Varon 59 Asalariado Ocupados Priv
## 152 Argentina 2019 2019-1 191 Mujer 47 Asalariado Ocupados Priv
## 153 Argentina 2019 2019-1 191 Varon 32 Asalariado Ocupados Pub
## 154 Argentina 2019 2019-1 191 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 155 Argentina 2019 2019-1 164 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
## 156 Argentina 2019 2019-1 164 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 157 Argentina 2019 2019-1 208 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 158 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 57 Asalariado Ocupados Priv
## 159 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 56 Asalariado Ocupados Priv
## 160 Argentina 2019 2019-1 208 Mujer 23 Asalariado Ocupados Priv
## 161 Argentina 2019 2019-1 170 Mujer 58 Asalariado Ocupados Priv
## 162 Argentina 2019 2019-1 257 Varon 64 Asalariado Ocupados Priv
## 163 Argentina 2019 2019-1 257 Varon 24 Asalariado Ocupados Priv
## 164 Argentina 2019 2019-1 257 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 165 Argentina 2019 2019-1 192 Varon 64 Asalariado Ocupados Priv
## 166 Argentina 2019 2019-1 215 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 167 Argentina 2019 2019-1 184 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 168 Argentina 2019 2019-1 178 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 169 Argentina 2019 2019-1 178 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 170 Argentina 2019 2019-1 130 Varon 54 Asalariado Ocupados Priv
## 171 Argentina 2019 2019-1 195 Varon 54 Asalariado Ocupados Priv
## 172 Argentina 2019 2019-1 195 Mujer 58 Asalariado Ocupados Priv
## 173 Argentina 2019 2019-1 195 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 174 Argentina 2019 2019-1 463 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 175 Argentina 2019 2019-1 463 Varon 23 Asalariado Ocupados Priv
## 176 Argentina 2019 2019-1 463 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 177 Argentina 2019 2019-1 463 Mujer 43 Asalariado Ocupados Priv
## 178 Argentina 2019 2019-1 480 Varon 62 Asalariado Ocupados Priv
## 179 Argentina 2019 2019-1 118 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 180 Argentina 2019 2019-1 118 Mujer 43 Asalariado Ocupados Priv
## 181 Argentina 2019 2019-1 120 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 182 Argentina 2019 2019-1 120 Mujer 47 Asalariado Ocupados Priv
## 183 Argentina 2019 2019-1 120 Mujer 52 Asalariado Ocupados Priv
## 184 Argentina 2019 2019-1 100 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 185 Argentina 2019 2019-1 226 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 186 Argentina 2019 2019-1 275 Varon 53 Asalariado Ocupados Priv
## 187 Argentina 2019 2019-1 261 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 188 Argentina 2019 2019-1 261 Mujer 31 Asalariado Ocupados Priv
## 189 Argentina 2019 2019-1 307 Varon 55 Asalariado Ocupados Priv
## 190 Argentina 2019 2019-1 307 Mujer 51 Asalariado Ocupados Priv
## 191 Argentina 2019 2019-1 293 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 192 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 40 Asalariado Ocupados Priv
## 193 Argentina 2019 2019-1 332 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 194 Argentina 2019 2019-1 166 Mujer 61 Asalariado Ocupados Priv
## 195 Argentina 2019 2019-1 236 Mujer 65 Asalariado Ocupados Priv
## 196 Argentina 2019 2019-1 255 Varon 55 Asalariado Ocupados Priv
## 197 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 55 Asalariado Ocupados Priv
## 198 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 27 Asalariado Ocupados Priv
## 199 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 22 Asalariado Ocupados Priv
## 200 Argentina 2019 2019-1 255 Varon 55 Asalariado Ocupados Priv
## 201 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 58 Asalariado Ocupados Priv
## 202 Argentina 2019 2019-1 255 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 203 Argentina 2019 2019-1 255 Mujer 32 Asalariado Ocupados Priv
## 204 Argentina 2019 2019-1 255 Varon 26 Asalariado Ocupados Priv
## 205 Argentina 2019 2019-1 621 Varon 34 Asalariado Ocupados Priv
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## 1109 Argentina 2019 2019-1 132 Varon 56 Asalariado Ocupados Priv
## 1110 Argentina 2019 2019-1 120 Varon 59 Asalariado Ocupados Priv
## 1111 Argentina 2019 2019-1 123 Varon 55 Asalariado Ocupados Priv
## 1112 Argentina 2019 2019-1 123 Mujer 28 Asalariado Ocupados Priv
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## 1116 Argentina 2019 2019-1 145 Varon 51 Asalariado Ocupados Priv
## 1117 Argentina 2019 2019-1 145 Mujer 56 Asalariado Ocupados Priv
## 1118 Argentina 2019 2019-1 145 Mujer 36 Asalariado Ocupados Priv
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## 1553 Argentina 2019 2019-1 331 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
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## 1555 Argentina 2019 2019-1 331 Mujer 53 Asalariado Ocupados Priv
## 1556 Argentina 2019 2019-1 331 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
## 1557 Argentina 2019 2019-1 331 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
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## 3110 Argentina 2019 2019-1 90 Mujer 18 Asalariado Ocupados Priv
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## 3112 Argentina 2019 2019-1 88 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
## 3113 Argentina 2019 2019-1 81 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
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## 4885 Argentina 2019 2019-1 157 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## 4886 Argentina 2019 2019-1 158 Mujer 36 Asalariado Ocupados Priv
## 4887 Argentina 2019 2019-1 149 Mujer 42 Asalariado Ocupados Priv
## 4888 Argentina 2019 2019-1 149 Varon 47 Asalariado Ocupados Priv
## 4889 Argentina 2019 2019-1 245 Varon 27 Asalariado Ocupados Priv
## 4890 Argentina 2019 2019-1 245 Mujer 23 Asalariado Ocupados Priv
## 4891 Argentina 2019 2019-1 282 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 4892 Argentina 2019 2019-1 282 Varon 20 Asalariado Ocupados Priv
## 4893 Argentina 2019 2019-1 282 Varon 21 Asalariado Ocupados Priv
## 4894 Argentina 2019 2019-1 282 Mujer 57 Asalariado Ocupados Priv
## 4895 Argentina 2019 2019-1 245 Varon 48 Asalariado Ocupados Priv
## 4896 Argentina 2019 2019-1 189 Mujer 28 Asalariado Ocupados Priv
## 4897 Argentina 2019 2019-1 161 Mujer 42 Asalariado Ocupados Priv
## 4898 Argentina 2019 2019-1 161 Varon 48 Asalariado Ocupados Priv
## 4899 Argentina 2019 2019-1 161 Mujer 38 Asalariado Ocupados Priv
## 4900 Argentina 2019 2019-1 161 Varon 43 Asalariado Ocupados Priv
## 4901 Argentina 2019 2019-1 212 Varon 35 Asalariado Ocupados Priv
## 4902 Argentina 2019 2019-1 214 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 4903 Argentina 2019 2019-1 194 Mujer 56 Asalariado Ocupados Priv
## 4904 Argentina 2019 2019-1 194 Mujer 34 Asalariado Ocupados Priv
## 4905 Argentina 2019 2019-1 194 Varon 18 Asalariado Ocupados Priv
## 4906 Argentina 2019 2019-1 220 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 4907 Argentina 2019 2019-1 210 Mujer 50 Asalariado Ocupados Priv
## 4908 Argentina 2019 2019-1 177 Varon 51 Asalariado Ocupados Priv
## 4909 Argentina 2019 2019-1 177 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 4910 Argentina 2019 2019-1 177 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 4911 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 4912 Argentina 2019 2019-1 62 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 4913 Argentina 2019 2019-1 194 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## 4914 Argentina 2019 2019-1 176 Varon 58 Asalariado Ocupados Priv
## 4915 Argentina 2019 2019-1 144 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 4916 Argentina 2019 2019-1 181 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 4917 Argentina 2019 2019-1 115 Mujer 40 Asalariado Ocupados Priv
## 4918 Argentina 2019 2019-1 115 Mujer 29 Asalariado Ocupados Priv
## 4919 Argentina 2019 2019-1 147 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 4920 Argentina 2019 2019-1 144 Mujer 46 Asalariado Ocupados Priv
## 4921 Argentina 2019 2019-1 144 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 4922 Argentina 2019 2019-1 162 Mujer 47 Asalariado Ocupados Priv
## 4923 Argentina 2019 2019-1 151 Varon 25 Asalariado Ocupados Priv
## 4924 Argentina 2019 2019-1 162 Mujer 25 Asalariado Ocupados Priv
## 4925 Argentina 2019 2019-1 151 Mujer 45 Asalariado Ocupados Priv
## 4926 Argentina 2019 2019-1 155 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 4927 Argentina 2019 2019-1 155 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
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## 4929 Argentina 2019 2019-1 155 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 4930 Argentina 2019 2019-1 153 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 4931 Argentina 2019 2019-1 153 Mujer 42 Asalariado Ocupados Priv
## 4932 Argentina 2019 2019-1 153 Mujer 34 Asalariado Ocupados Priv
## 4933 Argentina 2019 2019-1 153 Mujer 49 Asalariado Ocupados Priv
## 4934 Argentina 2019 2019-1 673 Mujer 41 Asalariado Ocupados Priv
## 4935 Argentina 2019 2019-1 627 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
## 4936 Argentina 2019 2019-1 627 Varon 51 Asalariado Ocupados Priv
## 4937 Argentina 2019 2019-1 623 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 4938 Argentina 2019 2019-1 623 Varon 39 Asalariado Ocupados Priv
## 4939 Argentina 2019 2019-1 590 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
## 4940 Argentina 2019 2019-1 438 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 4941 Argentina 2019 2019-1 831 Varon 25 Asalariado Ocupados Priv
## 4942 Argentina 2019 2019-1 585 Varon 35 Asalariado Ocupados Pub
## 4943 Argentina 2019 2019-1 585 Mujer 60 Asalariado Ocupados Priv
## 4944 Argentina 2019 2019-1 494 Varon 50 Asalariado Ocupados Priv
## 4945 Argentina 2019 2019-1 494 Mujer 40 Asalariado Ocupados Priv
## 4946 Argentina 2019 2019-1 614 Varon 37 Asalariado Ocupados Priv
## 4947 Argentina 2019 2019-1 614 Mujer 33 Asalariado Ocupados Priv
## 4948 Argentina 2019 2019-1 149 Varon 60 Asalariado Ocupados Priv
## 4949 Argentina 2019 2019-1 149 Mujer 31 Asalariado Ocupados Priv
## 4950 Argentina 2019 2019-1 149 Varon 31 Asalariado Ocupados Priv
## 4951 Argentina 2019 2019-1 140 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 4952 Argentina 2019 2019-1 170 Varon 62 Asalariado Ocupados Priv
## 4953 Argentina 2019 2019-1 143 Varon 30 Asalariado Ocupados Priv
## 4954 Argentina 2019 2019-1 288 Mujer 55 Asalariado Ocupados Priv
## 4955 Argentina 2019 2019-1 288 Mujer 30 Asalariado Ocupados Priv
## 4956 Argentina 2019 2019-1 284 Varon 29 Asalariado Ocupados Priv
## 4957 Argentina 2019 2019-1 284 Mujer 54 Asalariado Ocupados Priv
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## 4959 Argentina 2019 2019-1 233 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 4960 Argentina 2019 2019-1 161 Mujer 38 Asalariado Ocupados Priv
## 4961 Argentina 2019 2019-1 272 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 4962 Argentina 2019 2019-1 272 Varon 44 Asalariado Ocupados Priv
## 4963 Argentina 2019 2019-1 214 Varon 61 Asalariado Ocupados Priv
## 4964 Argentina 2019 2019-1 214 Mujer 27 Asalariado Ocupados Priv
## 4965 Argentina 2019 2019-1 214 Mujer 24 Asalariado Ocupados Priv
## 4966 Argentina 2019 2019-1 69 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 4967 Argentina 2019 2019-1 234 Mujer 47 Asalariado Ocupados Priv
## 4968 Argentina 2019 2019-1 194 Mujer 40 Asalariado Ocupados Priv
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## 4970 Argentina 2019 2019-1 308 Mujer 29 Asalariado Ocupados Priv
## 4971 Argentina 2019 2019-1 242 Varon 45 Asalariado Ocupados Priv
## 4972 Argentina 2019 2019-1 201 Varon 35 Asalariado Ocupados Priv
## 4973 Argentina 2019 2019-1 201 Mujer 43 Asalariado Ocupados Priv
## 4974 Argentina 2019 2019-1 201 Varon 41 Asalariado Ocupados Priv
## 4975 Argentina 2019 2019-1 208 Varon 42 Asalariado Ocupados Priv
## 4976 Argentina 2019 2019-1 188 Varon 46 Asalariado Ocupados Priv
## 4977 Argentina 2019 2019-1 188 Mujer 35 Asalariado Ocupados Priv
## 4978 Argentina 2019 2019-1 188 Mujer 48 Asalariado Ocupados Priv
## 4979 Argentina 2019 2019-1 180 Varon 33 Asalariado Ocupados Priv
## 4980 Argentina 2019 2019-1 180 Mujer 29 Asalariado Ocupados Priv
## 4981 Argentina 2019 2019-1 180 Mujer 68 Asalariado Ocupados Priv
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## 4983 Argentina 2019 2019-1 126 Varon 38 Asalariado Ocupados Priv
## 4984 Argentina 2019 2019-1 199 Mujer 45 Asalariado Ocupados Priv
## 4985 Argentina 2019 2019-1 181 Varon 59 Asalariado Ocupados Priv
## 4986 Argentina 2019 2019-1 181 Mujer 77 Asalariado Ocupados Priv
## 4987 Argentina 2019 2019-1 163 Mujer 61 Asalariado Ocupados Priv
## 4988 Argentina 2019 2019-1 163 Mujer 36 Asalariado Ocupados Priv
## 4989 Argentina 2019 2019-1 163 Varon 22 Asalariado Ocupados Priv
## 4990 Argentina 2019 2019-1 171 Mujer 63 Asalariado Ocupados Priv
## 4991 Argentina 2019 2019-1 171 Mujer 26 Asalariado Ocupados Priv
## 4992 Argentina 2019 2019-1 163 Varon 28 Asalariado Ocupados Priv
## 4993 Argentina 2019 2019-1 146 Varon 62 Asalariado Ocupados Priv
## 4994 Argentina 2019 2019-1 183 Varon 40 Asalariado Ocupados Priv
## 4995 Argentina 2019 2019-1 149 Varon 36 Asalariado Ocupados Priv
## 4996 Argentina 2019 2019-1 149 Mujer 44 Asalariado Ocupados Priv
## 4997 Argentina 2019 2019-1 408 Varon 47 Asalariado Ocupados Priv
## 4998 Argentina 2019 2019-1 831 Mujer 50 Asalariado Ocupados Priv
## 4999 Argentina 2019 2019-1 831 Varon 49 Asalariado Ocupados Priv
## PRECAPT EDUC PRECAREG PRECATEMP PRECASEG TAMA CALIF ING
## 1 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 5000
## 2 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 3000
## 3 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 60000
## 4 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 35000
## 5 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 10000
## 6 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 7 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 12700
## 8 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 15000
## 9 0 Primaria 1 0 1 Grande Media 3000
## 10 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 43000
## 11 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 15000
## 12 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 13000
## 13 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 14 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 15 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 16 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 17 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 35000
## 18 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 45000
## 19 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 20 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 21 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 36000
## 22 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 50000
## 23 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 24 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8500
## 25 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
## 26 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 27 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 28 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 29 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 30 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 31 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 32 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 50000
## 33 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 11000
## 34 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 35 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 36 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Baja 1250
## 37 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 38 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 39 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 40 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 24000
## 41 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 42 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 43 0 Primaria 1 0 1 <NA> Baja 10000
## 44 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 45 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 21000
## 46 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 12000
## 47 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 30000
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## 50 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 51 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 50000
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## 53 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 32500
## 54 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 55 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 14000
## 56 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 57 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
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## 59 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 60 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 61 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
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## 63 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 12000
## 64 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
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## 66 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 24000
## 67 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 8000
## 68 1 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 18000
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## 71 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
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## 73 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 74 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 22000
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## 81 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 18000
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## 88 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
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## 91 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 17000
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## 100 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 44000
## 101 0 Terciaria 1 0 1 <NA> <NA> 30000
## 102 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 30000
## 103 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 80000
## 104 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 105 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 106 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 8800
## 107 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 108 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10500
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## 132 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 133 0 Primaria 1 0 1 Grande Media 10000
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## 135 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 136 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 10000
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## 147 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 21000
## 148 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 27000
## 149 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 150 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 50000
## 151 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 4000
## 152 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 33000
## 153 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño <NA> 28000
## 154 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 130000
## 155 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 55000
## 156 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 157 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 34000
## 158 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 159 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 24000
## 160 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 28000
## 161 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 162 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 163 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 164 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 48000
## 165 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 26500
## 166 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 40000
## 167 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 168 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 169 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 170 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 171 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 172 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media NA
## 173 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 80000
## 174 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 175 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media NA
## 176 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 177 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 22000
## 178 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media NA
## 179 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 180 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15300
## 181 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 182 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 4000
## 183 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 11000
## 184 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 185 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 186 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 187 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 188 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 12000
## 189 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 39000
## 190 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 191 1 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 15000
## 192 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 193 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 16000
## 194 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 195 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 196 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 197 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 38000
## 198 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 199 1 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 9000
## 200 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 27000
## 201 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 11000
## 202 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 9000
## 203 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 204 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Alta 10000
## 205 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 206 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 8000
## 207 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 208 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 209 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 11000
## 210 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Alta 7000
## 211 0 Primaria 1 0 1 Grande Media 3000
## 212 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 38000
## 213 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 214 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 8000
## 215 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 216 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Media 15000
## 217 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 218 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 219 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Alta 14000
## 220 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 221 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 9000
## 222 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 27000
## 223 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 224 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 10000
## 225 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 226 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 10000
## 227 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 228 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 229 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 60000
## 230 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 89000
## 231 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 65000
## 232 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 233 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 234 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 45000
## 235 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 25000
## 236 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 237 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 238 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 1500
## 239 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 38000
## 240 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 65000
## 241 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 242 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 40000
## 243 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 28000
## 244 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 245 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 246 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja NA
## 247 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 45000
## 248 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 15000
## 249 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 250 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 251 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 252 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 253 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 254 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 255 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Alta 12000
## 256 0 Primaria 0 1 0 Grande Baja 18000
## 257 0 Primaria 1 1 1 <NA> Media 18000
## 258 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 259 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 35000
## 260 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 261 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 262 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 263 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 264 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 265 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 266 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 19000
## 267 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 66000
## 268 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 28000
## 269 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 270 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 271 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 272 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 273 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 274 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 275 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 276 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 277 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 278 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 20000
## 279 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 280 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 281 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 12000
## 282 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 283 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 19000
## 284 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 285 0 Secundaria 0 0 0 <NA> <NA> 16000
## 286 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 12000
## 287 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 45000
## 288 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 24000
## 289 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 30000
## 290 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 291 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 24000
## 292 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 3000
## 293 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 5500
## 294 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 18000
## 295 0 Secundaria 1 0 1 Grande Alta 30000
## 296 0 Terciaria 1 0 1 Grande Alta 30000
## 297 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 298 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 299 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 300 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 45000
## 301 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 302 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 43000
## 303 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 304 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 305 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 90000
## 306 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 307 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 308 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 309 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 50000
## 310 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 311 0 Primaria 1 0 1 Grande Media 20000
## 312 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 313 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 314 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 315 1 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 8000
## 316 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Baja 7000
## 317 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 14000
## 318 1 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 15000
## 319 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 27000
## 320 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 321 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 5000
## 322 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 43000
## 323 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 35000
## 324 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 46000
## 325 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 326 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 327 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 328 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 36000
## 329 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 330 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 45000
## 331 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 18000
## 332 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 333 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 16000
## 334 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 26000
## 335 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 336 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 337 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 45000
## 338 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 339 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> 30000
## 340 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 15000
## 341 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 342 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 343 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 344 0 Primaria 0 0 0 <NA> Alta 13000
## 345 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 20000
## 346 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 347 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 348 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 349 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 18000
## 350 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 351 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 37000
## 352 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 40000
## 353 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Baja 25000
## 354 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15600
## 355 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 356 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 10000
## 357 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 358 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 25000
## 359 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 360 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 361 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 5000
## 362 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 45000
## 363 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 364 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 70000
## 365 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
## 366 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 16000
## 367 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 30000
## 368 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 30000
## 369 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 80000
## 370 0 Primaria 1 0 1 Grande Alta 15000
## 371 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja NA
## 372 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 373 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 374 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 45000
## 375 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 43000
## 376 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 377 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
## 378 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 25000
## 379 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 36000
## 380 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Alta 30000
## 381 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 3000
## 382 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 383 1 Secundaria 1 0 1 Grande Alta 6000
## 384 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 385 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 13000
## 386 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 25000
## 387 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 388 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 389 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 17000
## 390 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 391 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 392 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 393 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 394 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 395 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
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## 398 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 399 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 13000
## 400 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 401 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 402 1 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 13700
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## 413 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 27000
## 414 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 10000
## 415 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 70000
## 416 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 35000
## 417 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 16000
## 418 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 419 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 420 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 7800
## 421 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 13000
## 422 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 15000
## 423 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 22000
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## 425 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 426 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 427 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 5000
## 428 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 16000
## 429 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 23000
## 430 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 28000
## 431 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 432 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 80000
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## 435 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 19000
## 436 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 20000
## 437 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 438 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Alta 9000
## 439 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 78000
## 440 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 55000
## 441 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 100000
## 442 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 38000
## 443 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 18000
## 444 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 445 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 446 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Alta NA
## 447 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
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## 449 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 15000
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## 451 0 Primaria 1 1 1 <NA> Media 12000
## 452 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 20000
## 453 0 Primaria 1 1 1 <NA> Baja NA
## 454 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
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## 457 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media NA
## 458 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
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## 480 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 481 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño <NA> 4000
## 482 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 25000
## 483 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 484 0 Secundaria 0 0 0 Mediano <NA> 25000
## 485 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 41000
## 486 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 487 1 Primaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 488 0 Primaria 1 1 1 Grande Media 5000
## 489 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 1500
## 490 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Media 12000
## 491 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 492 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 493 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> 40000
## 494 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 25000
## 495 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 496 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 28000
## 497 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 30000
## 498 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 499 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 33000
## 500 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 501 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 65000
## 502 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 503 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 504 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 45000
## 505 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
## 506 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 38000
## 507 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 508 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 509 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 13000
## 510 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 38000
## 511 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 512 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 40000
## 513 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 514 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 12000
## 515 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 15000
## 516 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media NA
## 517 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 8500
## 518 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Alta 6000
## 519 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 21000
## 520 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 521 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 17000
## 522 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 523 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 524 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 13000
## 525 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 526 1 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 527 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta NA
## 528 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 529 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 530 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 531 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 10000
## 532 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 533 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 534 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 60000
## 535 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 536 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 537 1 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 10000
## 538 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 539 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 540 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Alta 15000
## 541 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 542 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 543 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 544 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 545 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 546 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 18000
## 547 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 548 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 549 0 Terciaria 1 1 1 Mediano Media 10000
## 550 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 551 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 50000
## 552 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 28000
## 553 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 554 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 8000
## 555 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 12000
## 556 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 557 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 558 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 559 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 560 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 50000
## 561 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 562 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 563 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 564 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 565 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 566 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 567 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
## 568 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 569 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 570 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media 18000
## 571 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 38000
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## 573 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> NA
## 574 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 575 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 576 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 577 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 578 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 579 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 580 0 Terciaria 0 1 0 Grande Media 30000
## 581 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 582 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 36000
## 583 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 36000
## 584 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 85000
## 585 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 586 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 587 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 80000
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## 591 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 592 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 593 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja NA
## 594 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 595 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 596 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 597 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 598 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta 25000
## 599 1 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta NA
## 600 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 601 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 35000
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## 603 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 10000
## 604 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 35000
## 605 0 Primaria 0 0 0 <NA> <NA> 8000
## 606 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 607 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 5000
## 608 1 Terciaria 1 1 1 Pequeño Alta 5600
## 609 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 610 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 611 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 612 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 613 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 614 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 7000
## 615 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 36000
## 616 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 33000
## 617 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 30000
## 618 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 619 1 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 8000
## 620 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 15000
## 621 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 624 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
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## 626 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 627 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 36000
## 628 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 629 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 630 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 6000
## 631 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 4500
## 632 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 633 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 634 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 5000
## 635 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 16000
## 636 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 35000
## 637 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 638 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 639 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 10000
## 640 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 641 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño <NA> 18000
## 642 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 8000
## 643 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 644 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Alta 8000
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## 646 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 20000
## 647 0 Secundaria 0 0 0 <NA> <NA> 12000
## 648 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 649 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 650 0 Primaria 1 0 1 <NA> <NA> 10000
## 651 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 4000
## 652 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 8000
## 653 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 654 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 655 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 58000
## 656 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 657 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 658 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 659 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 27000
## 660 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 27000
## 661 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 662 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 31000
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## 664 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 40000
## 665 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 666 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 667 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 668 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 669 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 25000
## 670 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 30000
## 671 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 672 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 673 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 674 0 Primaria 1 0 1 Mediano Alta NA
## 675 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 12000
## 676 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 20000
## 677 1 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 9000
## 678 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 11000
## 679 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 12000
## 680 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 681 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 682 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 29000
## 683 0 Primaria 0 0 0 Pequeño <NA> 30000
## 684 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 685 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 10000
## 686 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 687 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 688 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 689 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 12400
## 690 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 691 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 692 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> NA
## 693 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 694 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 25000
## 695 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 696 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 697 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 11000
## 698 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 90000
## 699 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 8000
## 700 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 701 0 Secundaria 1 0 1 Grande Alta 21000
## 702 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 22000
## 703 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 7000
## 704 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 22000
## 705 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 706 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 707 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 10000
## 708 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 33000
## 709 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 710 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta NA
## 711 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 712 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 15000
## 713 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 714 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 8000
## 715 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 9000
## 716 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 8000
## 717 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 718 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 719 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 720 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 721 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 15000
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## 730 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 731 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 732 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 733 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 70000
## 734 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 31000
## 735 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 80000
## 736 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 15000
## 737 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 45000
## 738 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 739 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 45000
## 740 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 741 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 742 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 743 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 744 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 5000
## 745 1 Primaria 1 0 1 Mediano Media 3000
## 746 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 747 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
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## 751 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 752 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta NA
## 753 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 754 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 755 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 756 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 34000
## 757 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 34000
## 758 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 26000
## 759 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 760 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 15000
## 761 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
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## 763 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 14000
## 764 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 36000
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## 766 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 767 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 768 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 12000
## 769 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 27000
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## 776 0 Primaria 0 0 0 <NA> Baja 16000
## 777 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
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## 779 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta 15000
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## 792 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media 15000
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## 801 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 45000
## 802 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 803 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 804 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 40000
## 805 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 55000
## 806 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 807 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 15000
## 808 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 809 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 810 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 100000
## 811 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 41000
## 812 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 813 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 814 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 50000
## 815 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 816 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Media NA
## 817 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 45000
## 818 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 819 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 820 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 821 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 822 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 823 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 80000
## 824 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 80000
## 825 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 22000
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## 848 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
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## 851 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 17000
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## 854 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 855 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 35000
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## 1118 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 11000
## 1119 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 23500
## 1120 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 1121 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1122 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 20000
## 1123 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 24000
## 1124 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta 15000
## 1125 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1126 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 1127 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 1128 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 29000
## 1129 1 Secundaria 1 0 1 Grande Media NA
## 1130 0 Primaria 1 0 1 <NA> Baja NA
## 1131 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 1132 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1133 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 1134 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 1135 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 1136 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 1137 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1138 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 20000
## 1139 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1140 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 20000
## 1141 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 1142 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1143 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 1144 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 23000
## 1145 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Alta NA
## 1146 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 33000
## 1147 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 1148 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 21000
## 1149 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1150 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 25000
## 1151 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 16000
## 1152 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 1153 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 1154 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 1155 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 1156 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 36000
## 1157 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 1158 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 1159 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 24000
## 1160 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 21000
## 1161 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 31000
## 1162 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 26000
## 1163 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 1164 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 24000
## 1165 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 17000
## 1166 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1167 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 27000
## 1168 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Alta 27000
## 1169 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 1170 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1171 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 1172 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 11000
## 1173 1 Secundaria 1 1 1 <NA> Media NA
## 1174 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1175 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 8400
## 1176 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 1177 0 Secundaria 0 1 0 Pequeño Media NA
## 1178 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 18000
## 1179 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 1180 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 10000
## 1181 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1182 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1183 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1184 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 1185 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 1186 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 25000
## 1187 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 18000
## 1188 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 1189 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 1190 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 1191 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 1192 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 1193 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1194 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 1195 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 24000
## 1196 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1197 1 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 6000
## 1198 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1199 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 19000
## 1200 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 35000
## 1201 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 28000
## 1202 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1203 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 1204 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1205 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 1206 0 Secundaria 1 0 1 Grande Alta 15000
## 1207 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 1208 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 1209 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 29000
## 1210 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1211 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 34000
## 1212 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1213 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 1214 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta 22000
## 1215 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 19000
## 1216 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 1217 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 1218 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 1219 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 1220 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 12000
## 1221 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> NA
## 1222 1 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 14000
## 1223 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 1224 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 1225 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 21000
## 1226 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1227 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 25000
## 1228 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 1229 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 14000
## 1230 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 1231 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 16000
## 1232 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 21000
## 1233 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 1234 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 28000
## 1235 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1236 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1237 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 1238 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 5000
## 1239 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 29000
## 1240 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 1241 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 1242 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 5000
## 1243 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 1244 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 16000
## 1245 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1246 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 32000
## 1247 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1248 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 1249 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 40000
## 1250 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1251 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1252 0 Primaria 1 0 1 Grande Baja 10200
## 1253 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 26000
## 1254 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1255 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1256 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 35000
## 1257 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 29000
## 1258 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 26000
## 1259 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 1260 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 1261 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 1262 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
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## 1264 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja NA
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## 1267 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 55000
## 1268 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 1269 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 1270 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1271 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 17000
## 1272 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 1273 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 22000
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## 1275 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 1276 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 14000
## 1277 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 36000
## 1278 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 1279 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 15000
## 1280 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 70000
## 1281 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1282 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 1283 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 1284 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 15000
## 1285 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 1286 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 22000
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## 1288 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 1289 0 Primaria 0 0 0 Pequeño <NA> 20000
## 1290 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 25000
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## 1293 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
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## 1295 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 1296 0 Secundaria 1 1 1 Grande Alta 2000
## 1297 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 22000
## 1298 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 36000
## 1299 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1300 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 1301 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 28000
## 1302 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja NA
## 1303 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 24000
## 1304 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
## 1305 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 20000
## 1306 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 1307 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 1308 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 1309 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 1310 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 1311 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 1312 0 Primaria 1 1 1 Mediano Media 16000
## 1313 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 32000
## 1314 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 21000
## 1315 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 18000
## 1316 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 18000
## 1317 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 1318 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 17000
## 1319 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 1320 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño <NA> 18000
## 1321 1 Secundaria 0 0 0 <NA> <NA> 9000
## 1322 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 1323 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 1324 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 17000
## 1325 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 21000
## 1326 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 24000
## 1327 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 9000
## 1328 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 1329 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 15000
## 1330 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 9000
## 1331 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 9000
## 1332 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 1333 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 1334 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 1335 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 20000
## 1336 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 1337 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 26000
## 1338 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 1339 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1340 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 1341 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 22000
## 1342 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 30000
## 1343 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1344 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 1345 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 1346 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 4800
## 1347 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1348 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 17000
## 1349 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 1350 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 26000
## 1351 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1352 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1353 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 13000
## 1354 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 1355 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 1356 1 Secundaria 1 1 1 Grande Alta 3500
## 1357 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1358 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 1359 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1360 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 1361 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 1362 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 16000
## 1363 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
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## 1365 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 1366 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 1367 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 28000
## 1368 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 1369 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 1370 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 25000
## 1371 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 1372 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 1373 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1374 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 1375 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 19000
## 1376 0 Terciaria 1 1 1 <NA> Alta NA
## 1377 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 1378 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 1379 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 1380 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 1381 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 1382 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 1383 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 33000
## 1384 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 19000
## 1385 0 Primaria 1 1 1 <NA> Media 12000
## 1386 0 Primaria 0 1 0 Grande Baja NA
## 1387 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 16000
## 1388 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta 8000
## 1389 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 38000
## 1390 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño <NA> 18000
## 1391 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 1392 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja NA
## 1393 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta 18000
## 1394 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 13500
## 1395 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 1396 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 1397 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 17000
## 1398 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 1399 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 800
## 1400 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 1401 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 1402 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 1403 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 1404 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 1405 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 32000
## 1406 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 1407 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 16000
## 1408 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 1409 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 1410 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 10000
## 1411 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 35000
## 1412 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 1413 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 1414 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta 15000
## 1415 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Baja 17000
## 1416 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 1417 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 1418 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 21600
## 1419 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 26000
## 1420 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 1421 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 32000
## 1422 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 1423 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 36300
## 1424 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 17000
## 1425 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 1426 0 Terciaria 1 0 1 Grande Alta 18000
## 1427 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 26000
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## 1429 0 Secundaria 1 0 1 Grande Baja 6000
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## 1461 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
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## 1742 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 26000
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## 1744 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 1745 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 1746 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 4500
## 1747 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 20000
## 1748 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 1749 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Alta NA
## 1750 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 43000
## 1751 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 1752 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 4000
## 1753 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 1754 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 60000
## 1755 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
## 1756 0 Primaria 1 0 1 <NA> Baja 12000
## 1757 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 1758 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 1759 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 12000
## 1760 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 1761 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 1762 1 Secundaria 0 1 0 Pequeño Media 13000
## 1763 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 8000
## 1764 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 1765 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 40000
## 1766 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 1767 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 1768 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 1769 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 22000
## 1770 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
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## 1775 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 35000
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## 1778 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 30000
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## 1861 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 1862 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 27000
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## 1865 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 20000
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## 2054 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
## 2055 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 8000
## 2056 0 Secundaria 1 1 1 Mediano <NA> 5000
## 2057 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 2058 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 19000
## 2059 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 2060 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 2061 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 2062 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 2063 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 2064 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja NA
## 2065 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 8500
## 2066 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 2067 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
## 2068 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 2069 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 27000
## 2070 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 2071 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Alta NA
## 2072 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 2073 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 11000
## 2074 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 2075 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2076 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 2077 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 2078 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 13000
## 2079 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 2080 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 2081 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 2082 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 2083 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 36000
## 2084 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 2085 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 2086 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 24000
## 2087 1 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 8000
## 2088 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 2089 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 2090 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 32000
## 2091 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 2092 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 40000
## 2093 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2094 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 40000
## 2095 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Media 20000
## 2096 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 2097 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 2098 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media NA
## 2099 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Baja NA
## 2100 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 2101 1 Primaria 1 1 1 <NA> Baja NA
## 2102 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 54000
## 2103 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 2104 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 2105 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta 20000
## 2106 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 33700
## 2107 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 2108 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 34000
## 2109 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 2110 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2111 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 2112 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 36000
## 2113 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 2114 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 2115 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 2116 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 9500
## 2117 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 2118 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2119 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 2120 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 40000
## 2121 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 2122 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 2123 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
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## 2126 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 7000
## 2127 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 2128 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 1600
## 2129 0 Primaria 1 1 1 Mediano <NA> NA
## 2130 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 2131 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 2132 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 11000
## 2133 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 2134 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 2135 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 2136 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 2137 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 2138 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 20000
## 2139 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta 6700
## 2140 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 10000
## 2141 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 2142 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 8000
## 2143 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 2144 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 2145 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2146 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 2147 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 2148 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 2149 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 2150 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 2151 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 10000
## 2152 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
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## 2154 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 15000
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## 2156 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 10000
## 2157 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 2158 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 60000
## 2159 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 2160 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 10000
## 2161 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 2162 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 2163 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 2164 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 2165 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 2166 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 2167 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 9000
## 2168 0 Primaria 0 1 0 Pequeño Media 25000
## 2169 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 52000
## 2170 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 2171 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
## 2172 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 32000
## 2173 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 12000
## 2174 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 45000
## 2175 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 90000
## 2176 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 2177 0 Primaria 1 1 1 Mediano Media 20000
## 2178 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 15000
## 2179 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 32000
## 2180 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 3000
## 2181 0 Terciaria 1 0 1 Grande Alta 7000
## 2182 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 2183 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 2500
## 2184 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 2185 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2186 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 17000
## 2187 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 2188 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 2189 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 2190 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 2191 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta NA
## 2192 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 2193 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Media 14000
## 2194 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 15000
## 2195 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 2196 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 18000
## 2197 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 50000
## 2198 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 2199 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> NA
## 2200 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 36000
## 2201 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 2202 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 13000
## 2203 1 Primaria 0 0 0 Mediano Media 6000
## 2204 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 12000
## 2205 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 2206 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 2207 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 25000
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## 2209 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 12000
## 2210 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 2211 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 20000
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## 2213 0 Secundaria 0 1 0 Grande <NA> 22000
## 2214 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 16500
## 2215 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 16000
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## 2217 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 35000
## 2218 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 2219 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 15000
## 2220 0 Terciaria 1 0 1 Grande Media 15000
## 2221 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 2222 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2223 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 2224 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 9000
## 2225 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 2226 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 36000
## 2227 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 2228 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 17000
## 2229 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2230 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 2231 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 22000
## 2232 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 2233 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 100000
## 2234 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 38400
## 2235 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 23000
## 2236 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
## 2237 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2238 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 2500
## 2239 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 2240 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 2241 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 2242 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 2243 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> 50000
## 2244 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 2245 0 Secundaria 1 1 1 Mediano <NA> NA
## 2246 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 18000
## 2247 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 60000
## 2248 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 2249 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 2250 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 9000
## 2251 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 22500
## 2252 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 36000
## 2253 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 2254 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2255 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 2256 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 9000
## 2257 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 2258 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2259 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 2260 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 2261 0 Secundaria 0 1 0 Pequeño Media 10000
## 2262 0 Secundaria 0 1 0 Pequeño Media NA
## 2263 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 2264 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2265 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 2266 0 Primaria 0 0 0 Pequeño <NA> 22000
## 2267 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 2268 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 2269 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
## 2270 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 2271 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 2272 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 4000
## 2273 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 45000
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## 2275 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 17000
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## 2277 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
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## 2280 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
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## 2282 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
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## 2310 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
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## 2317 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 7000
## 2318 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 2319 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 13100
## 2320 0 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 10000
## 2321 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 2322 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
## 2323 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 2324 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 2325 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja NA
## 2326 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 2327 1 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 2500
## 2328 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 12000
## 2329 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 2330 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 24000
## 2331 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 2400
## 2332 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 2333 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20500
## 2334 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 20000
## 2335 0 Primaria 1 1 1 Mediano Media 12000
## 2336 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta NA
## 2337 0 Terciaria 1 1 1 Grande Alta NA
## 2338 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 12000
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## 2352 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 2353 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 16000
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## 2357 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 26000
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## 2362 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media 15000
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## 2365 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
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## 2371 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 2372 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 8500
## 2373 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 2374 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 2375 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 17000
## 2376 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 18000
## 2377 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 2378 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 2379 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 32000
## 2380 0 Primaria 0 1 0 Grande Media 25000
## 2381 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 2382 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 30000
## 2383 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 2384 0 Terciaria 1 1 1 Grande Media 18000
## 2385 1 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 2386 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 2387 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 16000
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## 2395 1 Primaria 1 1 1 Mediano Baja NA
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## 2397 0 Primaria 1 1 1 Mediano Baja NA
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## 2401 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Alta 15000
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## 2405 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
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## 2691 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
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## 2877 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 10000
## 2878 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
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## 2887 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
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## 2993 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Alta 12000
## 2994 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 12000
## 2995 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 19000
## 2996 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 2997 0 Primaria 0 1 0 Grande Media 30500
## 2998 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 2999 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 35000
## 3000 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 3001 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3002 0 Primaria 0 1 0 Pequeño Media 35000
## 3003 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta 18000
## 3004 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
## 3005 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 3006 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3007 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 50000
## 3008 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 3009 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 3010 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 15000
## 3011 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3012 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 40000
## 3013 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 3014 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 3015 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3016 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 60000
## 3017 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 60000
## 3018 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 3019 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño <NA> NA
## 3020 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
## 3021 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 2100
## 3022 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3023 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 3024 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Alta NA
## 3025 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
## 3026 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3027 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 35000
## 3028 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3029 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Alta 18000
## 3030 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 24000
## 3031 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 14000
## 3032 1 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 15000
## 3033 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 3034 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 20000
## 3035 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 3036 1 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 3600
## 3037 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 12000
## 3038 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 3039 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 3040 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 3041 1 Primaria 0 0 0 Mediano <NA> NA
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## 3043 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 3044 0 Secundaria 1 1 1 Mediano <NA> 15000
## 3045 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 3046 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 3047 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 16000
## 3048 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 29000
## 3049 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 32000
## 3050 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 17000
## 3051 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 15500
## 3052 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3053 1 Primaria 0 1 0 Grande Media NA
## 3054 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 32000
## 3055 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
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## 3057 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3058 0 Primaria 1 0 1 Grande Media 10000
## 3059 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 21000
## 3060 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 9000
## 3061 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 17000
## 3062 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
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## 3065 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3067 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 18000
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## 3069 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 3070 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 3071 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 3072 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 15000
## 3073 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 12000
## 3074 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
## 3075 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3076 0 Primaria 0 1 0 Grande Media 50000
## 3077 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 3078 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 20000
## 3079 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 21000
## 3080 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 3081 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 11000
## 3082 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 50000
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## 3084 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta NA
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## 3086 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3087 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
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## 3091 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3092 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 6000
## 3093 1 Terciaria 1 0 1 Pequeño Baja 6000
## 3094 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 3095 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 3096 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 3097 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 9500
## 3098 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 10000
## 3099 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 3100 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 4000
## 3101 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3102 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 19000
## 3103 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 10000
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## 3106 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
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## 3108 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3109 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3110 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 2000
## 3111 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
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## 3117 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3118 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> NA
## 3119 0 Primaria 1 1 1 Grande Baja 15000
## 3120 1 Primaria 1 1 1 Mediano Baja 7000
## 3121 1 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 20000
## 3122 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
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## 3125 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 3126 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3127 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 7680
## 3128 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 23000
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## 3130 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 3131 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 14000
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## 3133 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 3134 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 10000
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## 3139 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 3140 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 2000
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## 3142 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 40000
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## 3144 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 3145 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 3146 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
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## 3148 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 35000
## 3149 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 28000
## 3150 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media NA
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## 3155 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 31000
## 3156 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 22000
## 3157 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 37000
## 3158 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 11000
## 3159 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 3160 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Media 14000
## 3161 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 3162 0 Secundaria 0 1 0 Grande Alta 25000
## 3163 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3164 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta NA
## 3165 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 3166 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 40000
## 3167 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 12000
## 3168 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 3169 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3170 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 19500
## 3171 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 9000
## 3172 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 9300
## 3173 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
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## 3175 1 Secundaria 0 1 0 Pequeño Alta 9000
## 3176 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta 14000
## 3177 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 3178 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3179 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 3180 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 3181 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3182 1 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3183 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 35000
## 3184 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> NA
## 3185 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Media 18000
## 3186 0 Terciaria 1 0 1 Grande Media 20000
## 3187 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 16000
## 3188 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 13000
## 3189 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 12000
## 3190 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 9000
## 3191 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 7000
## 3192 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 10000
## 3193 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 31000
## 3194 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 3195 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 12800
## 3196 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 3197 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 3600
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## 3199 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 3200 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3201 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 3202 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 4000
## 3203 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 3204 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 10000
## 3205 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 3206 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 3207 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 3208 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 9000
## 3209 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 9000
## 3210 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 3211 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media NA
## 3212 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 14000
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## 3216 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 6000
## 3217 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 3218 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 38000
## 3219 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta NA
## 3220 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta 13000
## 3221 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3223 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 35000
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## 3243 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
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## 3247 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
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## 3249 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 3250 1 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 15000
## 3251 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 11000
## 3252 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 11000
## 3253 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 3254 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta 2800
## 3255 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
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## 3258 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 3259 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 3260 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 3261 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 3262 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 3263 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 7000
## 3264 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 3265 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 3266 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 3267 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 2000
## 3268 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 3269 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 3270 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Baja 5000
## 3271 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 7000
## 3272 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 3273 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 19000
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## 3275 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Alta 6000
## 3276 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 15000
## 3277 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3278 1 Terciaria 0 1 0 Grande Media 6000
## 3279 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Alta 9000
## 3280 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 3281 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 3282 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3283 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 3284 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 3285 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 3286 0 Primaria 0 0 0 <NA> Baja 21000
## 3287 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 29000
## 3288 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 3289 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
## 3290 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 3291 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 24000
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## 3293 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 3294 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
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## 3302 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 60000
## 3303 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media NA
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## 3305 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3306 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 3307 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 3308 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 3309 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 3310 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 3311 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 16000
## 3312 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 15000
## 3313 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 13000
## 3314 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 16000
## 3315 0 Primaria 1 1 1 Mediano Media 14400
## 3316 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 10000
## 3317 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 3318 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 3319 1 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3320 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 3321 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 3322 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 3323 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 3324 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 6000
## 3325 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 3326 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 10000
## 3327 0 Secundaria 0 1 0 Grande Baja 7000
## 3328 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 13500
## 3329 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3330 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3331 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 38000
## 3332 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3333 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 3334 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 46000
## 3335 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 6000
## 3336 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3337 0 Primaria 1 1 1 Grande Baja 4000
## 3338 0 Terciaria 1 1 1 Grande Media 6500
## 3339 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 1920
## 3340 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 20000
## 3341 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 4800
## 3342 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 9600
## 3343 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3344 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 7000
## 3345 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 15000
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## 3348 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 6800
## 3349 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 3350 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
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## 3352 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 3353 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 15000
## 3354 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 3355 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Media 7500
## 3356 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 3357 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 15000
## 3358 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3359 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 3360 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 11000
## 3361 0 Primaria 0 1 0 Pequeño Baja 7000
## 3362 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 3363 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 19000
## 3364 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 30000
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## 3366 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 3367 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 3368 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Media 5000
## 3369 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 24500
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## 3373 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 80000
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## 3375 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 40000
## 3376 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 60000
## 3377 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 50000
## 3378 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 25000
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## 3382 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta NA
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## 3388 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Alta 3500
## 3389 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3390 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 5600
## 3391 0 Terciaria 1 0 1 Mediano Media 10000
## 3392 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 3393 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 3394 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3395 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 3000
## 3396 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 3397 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 3398 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 18000
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## 3400 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 3401 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 22000
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## 3427 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
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## 3432 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 27000
## 3433 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 7000
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## 3435 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 5000
## 3436 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 16800
## 3437 1 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3438 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 3439 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3440 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 6000
## 3441 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3442 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
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## 3444 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 3445 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3446 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 27000
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## 3448 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3450 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 3451 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 3452 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3456 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3457 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
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## 3462 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 43000
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## 3465 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
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## 3468 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 23000
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## 3470 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
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## 3475 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 18000
## 3476 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> NA
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## 3478 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Media 9000
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## 3481 0 Primaria 1 1 1 Grande Baja 10800
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## 3488 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 22000
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## 3493 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
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## 3495 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 3496 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 3497 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 13000
## 3498 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 3499 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3500 0 Terciaria 0 1 0 Grande Media 40000
## 3501 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
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## 3506 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 3507 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 3508 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
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## 3510 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 21000
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## 3512 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 3513 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 40000
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## 3515 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 14000
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## 3521 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
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## 3526 0 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 26000
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## 3543 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 11000
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## 3585 1 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 23000
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## 3618 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 3619 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 3620 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 6000
## 3621 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3622 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 3623 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3624 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta NA
## 3625 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3626 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 10000
## 3627 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 33000
## 3628 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 29000
## 3629 0 Terciaria 0 0 0 Grande Baja 30000
## 3630 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 3631 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 35000
## 3632 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3633 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 28000
## 3634 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 8000
## 3635 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 3636 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 14000
## 3637 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
## 3638 1 Secundaria 1 0 1 Grande Media 3000
## 3639 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 3640 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 17000
## 3641 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 3642 0 Primaria 1 1 1 Mediano Media 10000
## 3643 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 10000
## 3644 0 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 2400
## 3645 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 5000
## 3646 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 3647 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3648 0 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 10000
## 3649 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 3650 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 10000
## 3651 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 3652 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 3653 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3654 0 Secundaria 1 1 1 Grande Baja 8000
## 3655 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3656 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3657 1 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 3658 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 3659 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3660 0 Primaria 0 0 0 <NA> Baja 20000
## 3661 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 60000
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## 3663 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 3664 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 3665 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 3666 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 19000
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## 3680 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 3681 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 20000
## 3682 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 30000
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## 3685 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 100000
## 3686 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 3687 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3688 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 26000
## 3689 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 3690 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3691 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 3692 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 3693 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 6000
## 3694 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 6000
## 3695 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 3696 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 3697 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 3698 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 3699 1 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 15000
## 3700 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 300
## 3701 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3702 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 39000
## 3703 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 46000
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## 3705 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 4800
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## 3708 1 Primaria 1 0 1 Mediano Media 1200
## 3709 1 Primaria 0 1 0 Grande Media 19000
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## 3711 0 Primaria 1 1 1 <NA> Media NA
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## 3713 0 Secundaria 1 1 1 Grande Alta NA
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## 3718 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3719 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 12000
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## 3723 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 18000
## 3724 1 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 18000
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## 3726 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 33000
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## 3728 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 3200
## 3729 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3730 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 9000
## 3731 1 Terciaria 0 1 0 Grande Media 12000
## 3732 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 12000
## 3733 0 Secundaria 0 1 0 Mediano <NA> 13000
## 3734 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 13000
## 3735 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
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## 3737 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 3738 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3745 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 20000
## 3746 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 3747 0 Primaria 0 0 0 Mediano <NA> 30000
## 3748 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 80000
## 3749 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 14000
## 3750 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 3751 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 3752 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 12000
## 3753 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
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## 3755 1 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3756 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 9000
## 3757 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 3758 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 36000
## 3759 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3760 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3761 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 3762 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
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## 3770 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 3771 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
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## 3775 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 24000
## 3776 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media NA
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## 3778 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
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## 3781 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 30000
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## 3785 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 21000
## 3786 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 17000
## 3787 0 Terciaria 0 1 0 Grande Media 3000
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## 3789 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
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## 3800 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta 24000
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## 3807 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 3824 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 24000
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## 3931 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 3932 0 Secundaria 1 0 1 Grande Alta 6500
## 3933 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3934 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 12000
## 3935 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 16500
## 3936 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 3937 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 42000
## 3938 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 46000
## 3939 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 15000
## 3940 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 16000
## 3941 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 12000
## 3942 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 8400
## 3943 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 13000
## 3944 0 Terciaria 1 1 1 Grande Alta NA
## 3945 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 3946 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 3947 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 14000
## 3948 0 Primaria 1 1 1 Grande Media 11200
## 3949 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 3950 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 3951 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 40000
## 3952 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 43000
## 3953 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 3954 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 3955 1 Primaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 3956 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 75000
## 3957 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 12500
## 3958 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 12000
## 3959 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 35000
## 3960 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 16000
## 3961 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 10000
## 3962 1 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 15000
## 3963 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3964 1 Primaria 0 0 0 Grande Baja 19000
## 3965 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 3966 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 15000
## 3967 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 3968 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 3969 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 3970 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 3971 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 9000
## 3972 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 3973 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 3974 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 3975 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 33000
## 3976 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 3977 1 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 2000
## 3978 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 11000
## 3979 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3980 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 3981 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 3982 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Alta NA
## 3983 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 3984 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 3985 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 3986 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3987 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 3988 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 26000
## 3989 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 3990 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 3991 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 9000
## 3992 1 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 11500
## 3993 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 3994 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 13000
## 3995 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 3996 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 11200
## 3997 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 26000
## 3998 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 22000
## 3999 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4000 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 3000
## 4001 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 3000
## 4002 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4003 0 Terciaria 1 1 1 Grande Media 17900
## 4004 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 31000
## 4005 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
## 4006 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 4007 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 17600
## 4008 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 4009 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 20000
## 4010 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 32000
## 4011 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 4012 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4013 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4014 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 25000
## 4015 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4016 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4017 0 Secundaria 1 1 1 Grande Baja 10000
## 4018 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 28000
## 4019 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4020 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 4021 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Baja 17500
## 4022 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4023 0 Terciaria 1 0 1 Grande Alta NA
## 4024 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 4025 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4026 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 19000
## 4027 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4028 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4029 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Alta 24000
## 4030 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 4031 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4032 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 4033 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 4034 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 28000
## 4035 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4036 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 23000
## 4037 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 10800
## 4038 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
## 4039 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 4040 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 5000
## 4041 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 4042 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4043 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 4044 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4045 0 Primaria 1 0 1 Grande Baja 7000
## 4046 1 Primaria 1 0 1 Mediano Media 16000
## 4047 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 37000
## 4048 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 48000
## 4049 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 11000
## 4050 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 4051 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 4052 0 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 8000
## 4053 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 4054 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 16800
## 4055 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 17000
## 4056 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 4057 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 17230
## 4058 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 4059 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 4060 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4061 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28500
## 4062 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 4063 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4064 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 4065 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media 600
## 4066 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 1000
## 4067 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 16000
## 4068 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 16000
## 4069 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4070 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 5000
## 4071 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media NA
## 4072 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 4073 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 220000
## 4074 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 27000
## 4075 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 12500
## 4076 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 4077 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4078 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 4079 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 28000
## 4080 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media 12000
## 4081 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Alta 4300
## 4082 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4083 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 4084 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 15000
## 4085 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 32000
## 4086 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta 13000
## 4087 0 Primaria 1 1 1 Grande Baja 11200
## 4088 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 4089 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 12000
## 4090 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 4091 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta 5000
## 4092 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 58000
## 4093 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 27000
## 4094 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4095 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 60000
## 4096 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 7000
## 4097 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 30000
## 4098 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4099 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 70000
## 4100 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 36000
## 4101 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4102 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Alta 30000
## 4103 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 10000
## 4104 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18500
## 4105 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 40000
## 4106 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media NA
## 4107 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 4108 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 4109 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4110 0 Primaria 1 1 1 Grande Baja 24000
## 4111 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 24000
## 4112 0 Primaria 0 0 0 Grande <NA> 70000
## 4113 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4114 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 36000
## 4115 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 3500
## 4116 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 3500
## 4117 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 4118 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4119 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 41000
## 4120 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4121 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4122 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Media 20000
## 4123 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4124 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 9000
## 4125 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 4126 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 18000
## 4127 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta NA
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## 4129 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 38000
## 4130 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 4131 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4132 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 11200
## 4133 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4134 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 4135 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 4136 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 16800
## 4137 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4138 0 Secundaria 1 0 1 Grande Media 15000
## 4139 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 4140 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Alta NA
## 4141 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño <NA> 22000
## 4142 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 13000
## 4143 0 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 27000
## 4144 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 4145 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 13450
## 4146 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 18375
## 4147 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 4148 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4149 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 8000
## 4150 1 Secundaria 1 1 1 Mediano Baja 8000
## 4151 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 4152 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Alta 9000
## 4153 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 55000
## 4154 1 Secundaria 1 0 1 Grande Media 1500
## 4155 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 14000
## 4156 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4157 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 35000
## 4158 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 4159 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 14000
## 4160 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja NA
## 4161 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 4162 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 4000
## 4163 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 4164 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 8000
## 4165 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 5600
## 4166 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 10000
## 4167 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 1600
## 4168 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 4169 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 16000
## 4170 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 4171 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Media 11000
## 4172 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4173 1 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 27000
## 4174 0 Terciaria 0 1 0 Mediano Alta NA
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## 4176 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 25000
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## 4189 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
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## 4199 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4200 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4201 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4202 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 55000
## 4203 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 36000
## 4204 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 38000
## 4205 1 Terciaria 1 1 1 Mediano Media 13000
## 4206 0 Primaria 0 0 0 Pequeño <NA> 15000
## 4207 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 14000
## 4208 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4209 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4210 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 4211 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 12000
## 4212 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4213 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4214 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 4215 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 4216 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 15000
## 4217 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4218 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 22000
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## 4226 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
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## 4230 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4231 0 Primaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 4232 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 10000
## 4233 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 4234 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4235 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 4000
## 4236 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
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## 4238 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4239 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 10000
## 4240 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 4241 1 Primaria 0 1 0 Mediano Baja 8000
## 4242 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4243 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4244 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 4245 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Alta 15000
## 4246 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 11000
## 4247 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 4248 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 4249 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4250 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 4251 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4252 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4253 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 4254 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 4255 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4256 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 4257 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 19000
## 4258 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 19000
## 4259 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 9500
## 4260 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 9600
## 4261 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 4262 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 60000
## 4263 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 13000
## 4264 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 26000
## 4265 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 6000
## 4266 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 25000
## 4267 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 15000
## 4268 0 Secundaria 0 1 0 Grande Baja 16000
## 4269 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4270 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta NA
## 4271 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4272 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4273 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4274 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 23000
## 4275 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 22000
## 4276 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4277 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 4278 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 34000
## 4279 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 27000
## 4280 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 32000
## 4281 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 23000
## 4282 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4283 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 15000
## 4284 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 30000
## 4285 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 36000
## 4286 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 40000
## 4287 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 4288 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 4289 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 160000
## 4290 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 42000
## 4291 1 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 3000
## 4292 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 4293 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4294 1 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 5000
## 4295 1 Secundaria 0 1 0 Grande Alta 6000
## 4296 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 21000
## 4297 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 26000
## 4298 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 4299 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 4300 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 32000
## 4301 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 24000
## 4302 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 4303 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4304 0 Terciaria 1 1 1 Grande Media 6000
## 4305 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 9000
## 4306 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 40000
## 4307 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4308 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4309 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 4310 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4311 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4312 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 16000
## 4313 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 10000
## 4314 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4315 1 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4316 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 24000
## 4317 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 22000
## 4318 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 8000
## 4319 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja 10000
## 4320 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 4321 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 15000
## 4322 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 4323 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4324 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 4325 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 15000
## 4326 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 8000
## 4327 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 14000
## 4328 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4329 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 28000
## 4330 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 50000
## 4331 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 15000
## 4332 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 12000
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## 4335 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 12000
## 4336 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4337 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 22000
## 4338 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4339 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4340 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 23000
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## 4342 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 4343 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Alta 18000
## 4344 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 13000
## 4345 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 4346 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 4347 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4348 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Baja 3000
## 4349 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 8000
## 4350 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4351 1 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 15000
## 4352 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 4353 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 15000
## 4354 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4355 0 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 60000
## 4356 0 Secundaria 1 0 1 Mediano Media 3000
## 4357 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 4358 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4359 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4360 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 31000
## 4361 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4362 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4363 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 18000
## 4364 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 14000
## 4365 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4366 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 42000
## 4367 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4368 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 20000
## 4369 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 4370 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 4371 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 70000
## 4372 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4373 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4374 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 4375 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4376 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 22000
## 4377 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 22000
## 4378 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4379 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 14000
## 4380 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4381 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 20000
## 4382 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 4383 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4384 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 4385 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 28000
## 4386 1 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 25000
## 4387 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4388 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4389 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4390 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4391 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 4392 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
## 4393 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 14000
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## 4396 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4397 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 33000
## 4398 0 Secundaria 1 1 1 Mediano <NA> 8000
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## 4401 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
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## 4406 0 Secundaria 1 1 1 Grande Media 8000
## 4407 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 13000
## 4408 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 22000
## 4409 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 4410 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 4000
## 4411 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 14000
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## 4414 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 25000
## 4415 1 Secundaria 1 0 1 <NA> Media 12000
## 4416 0 Primaria 1 0 1 <NA> Baja 8000
## 4417 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Media 5200
## 4418 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 18000
## 4419 0 Secundaria 1 1 1 <NA> Alta 25000
## 4420 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 20000
## 4421 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 4000
## 4422 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4423 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 15000
## 4424 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 14000
## 4425 0 Primaria 0 1 0 Mediano Media 16000
## 4426 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 4427 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 4428 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 18000
## 4429 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 24000
## 4430 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 4431 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 4432 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4433 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 4434 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 21000
## 4435 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 11000
## 4436 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 10000
## 4437 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Alta 9000
## 4438 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 18000
## 4439 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 4440 0 Terciaria 1 0 1 Grande Alta 20000
## 4441 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4442 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 9000
## 4443 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 15000
## 4444 1 Terciaria 1 1 1 Pequeño Baja 7000
## 4445 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 4446 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 4447 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 10000
## 4448 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4449 1 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 4450 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 15000
## 4451 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4452 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 4453 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 50000
## 4454 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4455 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 8500
## 4456 1 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4457 1 Secundaria 0 1 0 Grande Media 9000
## 4458 0 Primaria 0 1 0 <NA> Media 7000
## 4459 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4460 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 250
## 4461 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 4462 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4463 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Alta 6000
## 4464 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 42000
## 4465 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 1600
## 4466 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 6300
## 4467 1 Primaria 1 0 1 <NA> Media 8000
## 4468 1 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 11000
## 4469 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 4000
## 4470 0 Primaria 0 0 0 <NA> Baja 7000
## 4471 1 Primaria 0 0 0 Grande Alta 19000
## 4472 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 16000
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## 4474 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
## 4475 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 4476 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 15000
## 4477 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 9000
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## 4482 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
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## 4491 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 4492 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 32000
## 4493 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4494 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4495 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 18000
## 4496 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 13000
## 4497 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 16000
## 4498 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 16000
## 4499 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 13000
## 4500 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 16000
## 4501 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 23000
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## 4503 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4504 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 17500
## 4505 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 13000
## 4506 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 4507 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4508 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 14500
## 4509 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4510 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 4511 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 16000
## 4512 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 34000
## 4513 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 25000
## 4514 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4515 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 16000
## 4516 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4517 0 Secundaria 0 1 0 Mediano Alta 11000
## 4518 1 Secundaria 1 1 1 Mediano Baja 12000
## 4519 0 Terciaria 1 1 1 Grande Alta 18000
## 4520 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 8000
## 4521 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 2400
## 4522 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 10000
## 4523 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4524 1 Secundaria 1 1 1 Grande Media 6000
## 4525 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 10000
## 4526 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 15000
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## 4530 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4531 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 4532 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 24000
## 4533 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4534 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
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## 4539 0 Secundaria 0 0 0 Grande <NA> 30000
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## 4542 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 4543 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 34000
## 4544 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 4545 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 3600
## 4546 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 30000
## 4547 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 4548 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4549 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4550 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4551 1 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 1800
## 4552 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 50000
## 4553 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 4554 1 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 11000
## 4555 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
## 4556 0 Primaria 1 0 1 Mediano Media 15700
## 4557 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 25000
## 4558 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 19000
## 4559 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 22000
## 4560 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4561 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 14000
## 4562 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 25000
## 4563 0 Terciaria 0 0 0 Mediano <NA> 19000
## 4564 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4565 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 16000
## 4566 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 20000
## 4567 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 12000
## 4568 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 25000
## 4569 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Alta 18000
## 4570 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 18000
## 4571 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> 15000
## 4572 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Baja 18000
## 4573 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
## 4574 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Baja 15000
## 4575 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 14000
## 4576 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Baja 18000
## 4577 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media NA
## 4578 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 16000
## 4579 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 24000
## 4580 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 10000
## 4581 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 14000
## 4582 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 12000
## 4583 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4584 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 4585 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 28000
## 4586 0 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 6400
## 4587 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Baja 23000
## 4588 1 Terciaria 0 0 0 <NA> Baja 2500
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## 4591 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4592 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 8000
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## 4594 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 15000
## 4595 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 4596 1 Primaria 0 1 0 Mediano Media 12000
## 4597 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 4000
## 4598 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 7600
## 4599 1 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 30000
## 4600 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 27000
## 4601 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 16000
## 4602 0 Primaria 0 0 0 Grande Baja 13000
## 4603 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 4604 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 25000
## 4605 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 4606 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 7000
## 4607 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 4608 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4609 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja NA
## 4610 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4611 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 4612 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 23000
## 4613 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 23000
## 4614 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 5000
## 4615 0 Primaria 0 0 0 Mediano Baja NA
## 4616 0 Primaria 0 0 0 Grande Media NA
## 4617 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 80000
## 4618 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 80000
## 4619 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 35000
## 4620 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 32000
## 4621 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 50000
## 4622 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 18000
## 4623 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 13000
## 4624 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 13000
## 4625 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 27000
## 4626 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 4627 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 11000
## 4628 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 25000
## 4629 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 18000
## 4630 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta NA
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## 4632 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
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## 4634 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
## 4635 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4636 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 24000
## 4637 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 24000
## 4638 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 4639 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 12000
## 4640 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 33000
## 4641 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media 30000
## 4642 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 4643 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 29000
## 4644 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Alta 18000
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## 4646 0 Primaria 0 0 0 <NA> Alta 10500
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## 4650 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño <NA> 9000
## 4651 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4652 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 3500
## 4653 1 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 4654 1 Primaria 0 1 0 Pequeño Media 18000
## 4655 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4656 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 20000
## 4657 0 Terciaria 0 0 0 <NA> Media 43000
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## 4660 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4661 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 10000
## 4662 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 9000
## 4663 1 Primaria 0 0 0 Mediano Alta 32000
## 4664 0 Terciaria 0 1 0 Grande Media 16000
## 4665 1 Terciaria 0 1 0 Grande Alta 30000
## 4666 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Media 30000
## 4667 0 Secundaria 0 0 0 Grande Baja 24000
## 4668 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Alta 20000
## 4669 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Alta 32000
## 4670 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño <NA> 7000
## 4671 0 Terciaria 0 0 0 <NA> <NA> 48000
## 4672 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 20000
## 4673 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 10000
## 4674 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 35000
## 4675 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 25000
## 4676 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 4677 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 4678 0 Primaria 1 0 1 <NA> Media 12000
## 4679 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4680 0 Primaria 0 0 0 Mediano Media 28000
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## 4683 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 25000
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## 4686 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4687 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4688 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Baja 12000
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## 4690 0 Terciaria 0 1 0 Grande <NA> 22000
## 4691 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 17000
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## 4693 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 21000
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## 4698 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
## 4699 0 Primaria 0 0 0 <NA> Media 18000
## 4700 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 19000
## 4701 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
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## 4703 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Alta 24000
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## 4706 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 15000
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## 4708 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta 22000
## 4709 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 4710 0 Secundaria 0 0 0 <NA> <NA> 30000
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## 4714 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4715 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4716 0 Primaria 0 0 0 Pequeño Media 7000
## 4717 0 Secundaria 1 1 1 Mediano Media NA
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## 4719 0 Secundaria 0 1 0 Grande Media 18000
## 4720 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 14000
## 4721 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 18000
## 4722 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 17000
## 4723 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 8000
## 4724 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 4725 0 Primaria 0 1 0 Pequeño Media 14000
## 4726 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Baja 6000
## 4727 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño <NA> 13000
## 4728 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 25000
## 4729 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 26000
## 4730 0 Secundaria 0 1 0 Grande Alta 15000
## 4731 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4732 1 Primaria 1 1 1 Pequeño Media 6000
## 4733 1 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 4734 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 20000
## 4735 1 Primaria 1 1 1 <NA> Baja 12000
## 4736 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 35000
## 4737 1 Primaria 1 0 1 Pequeño Baja 10000
## 4738 0 Primaria 1 0 1 Grande Baja 6000
## 4739 0 Secundaria 1 1 1 Pequeño Media 12000
## 4740 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 16000
## 4741 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 17000
## 4742 0 Secundaria 0 0 0 Grande Alta 28000
## 4743 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 5000
## 4744 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 4745 0 Secundaria 1 0 1 <NA> <NA> 15000
## 4746 0 Terciaria 0 0 0 Pequeño Media 12000
## 4747 0 Secundaria 1 0 1 Pequeño <NA> 3500
## 4748 0 Terciaria 0 1 0 Pequeño Alta NA
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## 4750 0 Primaria 1 1 1 Pequeño Media NA
## 4751 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta 24000
## 4752 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Alta 20000
## 4753 0 Terciaria 0 0 0 Grande <NA> 34000
## 4754 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Alta NA
## 4755 0 Terciaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4756 1 Secundaria 0 0 0 Grande Media 22000
## 4757 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 30000
## 4758 0 Primaria 0 0 0 Grande Media 90000
## 4759 0 Terciaria 0 0 0 Mediano Media 27000
## 4760 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 10000
## 4761 0 Terciaria 0 0 0 Grande Alta NA
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## 4767 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 16000
## 4768 0 Secundaria 0 0 0 <NA> Media NA
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## 4795 1 Terciaria 1 1 1 Pequeño Media 10000
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## 4812 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Media 20000
## 4813 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 23000
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## 4815 0 Terciaria 1 0 1 Pequeño Media 12000
## 4816 0 Primaria 1 0 1 Pequeño Media 14000
## 4817 0 Secundaria 0 0 0 Mediano Alta 18000
## 4818 0 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 15000
## 4819 0 Secundaria 0 0 0 Grande Media 12000
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## 4823 1 Secundaria 0 0 0 Pequeño Media 8200
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## 4753 872 21.35587 1592.06781
## 4754 0 21.35587 NA
## 4755 896 21.35587 1404.76572
## 4756 610 21.35587 1030.16152
## 4757 633 21.35587 1404.76572
## 4758 308 21.35587 4214.29715
## 4759 341 21.35587 1264.28914
## 4760 388 21.35587 468.25524
## 4761 0 21.35587 NA
## 4762 0 21.35587 NA
## 4763 374 21.35587 2341.27619
## 4764 412 21.35587 1873.02095
## 4765 226 21.35587 5619.06286
## 4766 211 21.35587 702.38286
## 4767 107 21.35587 749.20838
## 4768 0 21.35587 NA
## 4769 208 21.35587 983.33600
## 4770 211 21.35587 1030.16152
## 4771 209 21.35587 1264.28914
## 4772 201 21.35587 702.38286
## 4773 194 21.35587 374.60419
## 4774 0 21.35587 NA
## 4775 220 21.35587 702.38286
## 4776 226 21.35587 468.25524
## 4777 427 21.35587 936.51048
## 4778 204 21.35587 889.68495
## 4779 214 21.35587 796.03391
## 4780 214 21.35587 655.55733
## 4781 207 21.35587 1076.98705
## 4782 214 21.35587 936.51048
## 4783 215 21.35587 1311.11467
## 4784 141 21.35587 936.51048
## 4785 142 21.35587 561.90629
## 4786 141 21.35587 889.68495
## 4787 142 21.35587 655.55733
## 4788 140 21.35587 374.60419
## 4789 106 21.35587 444.84248
## 4790 170 21.35587 1638.89333
## 4791 189 21.35587 1170.63810
## 4792 189 21.35587 1404.76572
## 4793 153 21.35587 749.20838
## 4794 155 21.35587 421.42971
## 4795 178 21.35587 468.25524
## 4796 182 21.35587 702.38286
## 4797 156 21.35587 1873.02095
## 4798 155 21.35587 1404.76572
## 4799 172 21.35587 2434.92724
## 4800 160 21.35587 2107.14857
## 4801 160 21.35587 936.51048
## 4802 190 21.35587 1404.76572
## 4803 174 21.35587 608.73181
## 4804 160 21.35587 655.55733
## 4805 160 21.35587 1081.66960
## 4806 160 21.35587 561.90629
## 4807 173 21.35587 280.95314
## 4808 160 21.35587 842.85943
## 4809 116 21.35587 234.12762
## 4810 592 21.35587 140.47657
## 4811 584 21.35587 46.82552
## 4812 571 21.35587 936.51048
## 4813 594 21.35587 1076.98705
## 4814 582 21.35587 627.46202
## 4815 666 21.35587 561.90629
## 4816 685 21.35587 655.55733
## 4817 655 21.35587 842.85943
## 4818 670 21.35587 702.38286
## 4819 1378 21.35587 561.90629
## 4820 596 21.35587 749.20838
## 4821 699 21.35587 468.25524
## 4822 725 21.35587 561.90629
## 4823 713 21.35587 383.96930
## 4824 575 21.35587 421.42971
## 4825 678 21.35587 1264.28914
## 4826 872 21.35587 561.90629
## 4827 639 21.35587 1314.86071
## 4828 510 21.35587 1030.16152
## 4829 520 21.35587 210.71486
## 4830 174 21.35587 1404.76572
## 4831 606 21.35587 1170.63810
## 4832 0 21.35587 NA
## 4833 247 21.35587 1030.16152
## 4834 262 21.35587 234.12762
## 4835 391 21.35587 515.08076
## 4836 257 21.35587 1030.16152
## 4837 251 21.35587 1451.59124
## 4838 42 21.35587 515.08076
## 4839 191 21.35587 758.57349
## 4840 205 21.35587 686.78996
## 4841 199 21.35587 608.73181
## 4842 214 21.35587 655.55733
## 4843 210 21.35587 1076.98705
## 4844 212 21.35587 608.73181
## 4845 208 21.35587 561.90629
## 4846 219 21.35587 421.42971
## 4847 0 21.35587 NA
## 4848 41 21.35587 1030.16152
## 4849 147 21.35587 796.03391
## 4850 145 21.35587 702.38286
## 4851 186 21.35587 234.12762
## 4852 154 21.35587 1170.63810
## 4853 146 21.35587 936.51048
## 4854 147 21.35587 561.90629
## 4855 145 21.35587 468.25524
## 4856 182 21.35587 936.51048
## 4857 158 21.35587 936.51048
## 4858 136 21.35587 608.73181
## 4859 174 21.35587 936.51048
## 4860 148 21.35587 842.85943
## 4861 170 21.35587 2107.14857
## 4862 152 21.35587 842.85943
## 4863 181 21.35587 702.38286
## 4864 185 21.35587 374.60419
## 4865 793 21.35587 608.73181
## 4866 491 21.35587 936.51048
## 4867 509 21.35587 983.33600
## 4868 434 21.35587 2200.79962
## 4869 438 21.35587 374.60419
## 4870 453 21.35587 444.84248
## 4871 848 21.35587 1638.89333
## 4872 874 21.35587 749.20838
## 4873 501 21.35587 702.38286
## 4874 514 21.35587 936.51048
## 4875 506 21.35587 936.51048
## 4876 576 21.35587 1404.76572
## 4877 571 21.35587 74.92084
## 4878 576 21.35587 327.77867
## 4879 600 21.35587 842.85943
## 4880 597 21.35587 1638.89333
## 4881 696 21.35587 2341.27619
## 4882 710 21.35587 515.08076
## 4883 173 21.35587 983.33600
## 4884 193 21.35587 730.47817
## 4885 158 21.35587 1170.63810
## 4886 160 21.35587 936.51048
## 4887 152 21.35587 889.68495
## 4888 150 21.35587 842.85943
## 4889 279 21.35587 936.51048
## 4890 275 21.35587 842.85943
## 4891 288 21.35587 889.68495
## 4892 315 21.35587 93.65105
## 4893 306 21.35587 70.23829
## 4894 0 21.35587 NA
## 4895 266 21.35587 702.38286
## 4896 201 21.35587 758.57349
## 4897 165 21.35587 655.55733
## 4898 168 21.35587 936.51048
## 4899 157 21.35587 1685.71886
## 4900 168 21.35587 842.85943
## 4901 211 21.35587 936.51048
## 4902 212 21.35587 842.85943
## 4903 196 21.35587 561.90629
## 4904 0 21.35587 NA
## 4905 212 21.35587 1170.63810
## 4906 230 21.35587 842.85943
## 4907 222 21.35587 796.03391
## 4908 191 21.35587 655.55733
## 4909 193 21.35587 1030.16152
## 4910 193 21.35587 1123.81257
## 4911 213 21.35587 1404.76572
## 4912 62 21.35587 561.90629
## 4913 194 21.35587 1404.76572
## 4914 175 21.35587 468.25524
## 4915 147 21.35587 468.25524
## 4916 182 21.35587 1311.11467
## 4917 117 21.35587 515.08076
## 4918 116 21.35587 561.90629
## 4919 145 21.35587 140.47657
## 4920 146 21.35587 1030.16152
## 4921 145 21.35587 842.85943
## 4922 163 21.35587 936.51048
## 4923 150 21.35587 655.55733
## 4924 162 21.35587 187.30210
## 4925 152 21.35587 1404.76572
## 4926 161 21.35587 608.73181
## 4927 161 21.35587 1076.98705
## 4928 161 21.35587 796.03391
## 4929 159 21.35587 1311.11467
## 4930 152 21.35587 374.60419
## 4931 152 21.35587 374.60419
## 4932 154 21.35587 468.25524
## 4933 153 21.35587 702.38286
## 4934 670 21.35587 327.77867
## 4935 639 21.35587 112.38126
## 4936 647 21.35587 875.63730
## 4937 650 21.35587 842.85943
## 4938 661 21.35587 2341.27619
## 4939 616 21.35587 2341.27619
## 4940 446 21.35587 1404.76572
## 4941 848 21.35587 1404.76572
## 4942 621 21.35587 421.42971
## 4943 600 21.35587 796.03391
## 4944 490 21.35587 936.51048
## 4945 499 21.35587 842.85943
## 4946 627 21.35587 1545.24229
## 4947 639 21.35587 936.51048
## 4948 0 21.35587 NA
## 4949 150 21.35587 842.85943
## 4950 150 21.35587 1076.98705
## 4951 140 21.35587 304.36590
## 4952 170 21.35587 702.38286
## 4953 148 21.35587 702.38286
## 4954 313 21.35587 842.85943
## 4955 288 21.35587 NA
## 4956 289 21.35587 1404.76572
## 4957 319 21.35587 1498.41676
## 4958 334 21.35587 1545.24229
## 4959 270 21.35587 936.51048
## 4960 157 21.35587 1170.63810
## 4961 0 21.35587 NA
## 4962 0 21.35587 NA
## 4963 212 21.35587 1170.63810
## 4964 218 21.35587 842.85943
## 4965 218 21.35587 749.20838
## 4966 68 21.35587 655.55733
## 4967 248 21.35587 702.38286
## 4968 206 21.35587 561.90629
## 4969 45 21.35587 468.25524
## 4970 319 21.35587 608.73181
## 4971 262 21.35587 936.51048
## 4972 200 21.35587 842.85943
## 4973 198 21.35587 796.03391
## 4974 212 21.35587 936.51048
## 4975 213 21.35587 561.90629
## 4976 190 21.35587 936.51048
## 4977 188 21.35587 468.25524
## 4978 189 21.35587 655.55733
## 4979 181 21.35587 796.03391
## 4980 182 21.35587 1451.59124
## 4981 183 21.35587 1311.11467
## 4982 150 21.35587 468.25524
## 4983 126 21.35587 936.51048
## 4984 200 21.35587 702.38286
## 4985 182 21.35587 936.51048
## 4986 182 21.35587 1170.63810
## 4987 163 21.35587 257.54038
## 4988 163 21.35587 1170.63810
## 4989 161 21.35587 374.60419
## 4990 173 21.35587 702.38286
## 4991 171 21.35587 327.77867
## 4992 161 21.35587 421.42971
## 4993 151 21.35587 1873.02095
## 4994 185 21.35587 749.20838
## 4995 152 21.35587 983.33600
## 4996 153 21.35587 374.60419
## 4997 417 21.35587 749.20838
## 4998 0 21.35587 NA
## 4999 0 21.35587 NA
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 379588 rows ]across()
La función across() nos permite realizar una misma
operación para un conjunto de columnas . El primer argumento que
requiere la función es el conjunto de columnas y el segundo la función a
aplicar a cada una de ellas.
Por ejemplo, podemos utilizarla dentro de un summarise para realizar, para cada país, un promedio (muestral) de las variables relacionadas al ingreso de la ocupación princpal.
Recordatorio: la variable ING está expresada en moneda nacional y la variable ING_PPA transforma los datos a una moneda de paridad de poder adquisitivo
ingreso_medio <- preca_mundial %>%
group_by(PAIS) %>%
summarise(across(starts_with("ING"),~ mean(.x,na.rm = T)))
ingreso_medio## # A tibble: 30 × 3
## PAIS ING ING_PPA
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Alemania 2673. 3598.
## 2 Argentina 21831. 1022.
## 3 Austria NaN NaN
## 4 Bolivia 3138. 1253.
## 5 Brasil 1989. 890.
## 6 Bulgaria NaN NaN
## 7 Chile 583925. 1330.
## 8 China 5320. 1320.
## 9 Colombia 1112381. 875.
## 10 Costa Rica 493317. 1405.
## # ℹ 20 more rowsTambién podemos utilizarla para sumar la cantidad de valores positivos en las variables de precariedad y dividido la suma de casos totales en donde dicha variable no es NA. De esta forma, podemos obtener para cada país el % de los casos con las respectivas expresiones de precariedad.
preca_expresiones <- preca_mundial %>%
group_by(PAIS) %>%
summarise(
across(starts_with("PRECA"),
~ sum(.x,na.rm = T)/ # Suma de casos con valor 1 en PRECA
sum(!is.na(.x)) # Suma de casos sin NA en PRECA_
)
)
preca_expresiones## # A tibble: 30 × 5
## PAIS PRECAPT PRECAREG PRECATEMP PRECASEG
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Alemania 0.0283 NaN 0.0159 NaN
## 2 Argentina 0.142 0.349 0.146 0.349
## 3 Austria 0.0248 NaN 0.00726 NaN
## 4 Bolivia 0.0537 0.486 0.213 0.699
## 5 Brasil 0.0811 0.297 NaN 0.419
## 6 Bulgaria 0.0114 NaN 0.0252 NaN
## 7 Chile 0.111 0.133 0.284 0.179
## 8 China NaN 0.285 0.516 0.337
## 9 Colombia 0.0635 0.618 0.351 0.581
## 10 Costa Rica 0.118 0.242 0.0483 0.242
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